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龙图腾网恭喜厦门渊亭信息科技有限公司;湖南渊亭智能科技有限公司申请的专利一种情报知识图谱的质量优化方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119961761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510437339.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种情报知识图谱的质量优化方法、装置及设备是由钱智毅;陈黎明;施清爽;林阿森设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种情报知识图谱的质量优化方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种情报知识图谱的质量优化方法、装置及设备，包括：获取多源情报数据并进行预处理，得到初始三元组数据；对所述初始三元组数据进行初步异常检测，得到时序特征异常以及语义特征异常；计算所述时序特征异常以及所述语义特征异常所对应的所述初始三元组数据的置信度，根据所述置信度确定最优决策方案；根据所述最优决策方案对所述时序特征异常以及所述语义特征异常所对应的所述初始三元组数据进行二次异常检测，得到异常三元组数据；利用GPT大模型对所述异常三元组数据进行异常修正，得到更新后的优化知识图谱。有效提升了情报知识图谱的质量，增强了情报分析的准确性和可靠性。

本发明授权一种情报知识图谱的质量优化方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种情报知识图谱的质量优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取多源情报数据并进行预处理，得到初始三元组数据；对所述初始三元组数据进行初步异常检测，得到时序特征异常以及语义特征异常；计算所述时序特征异常以及所述语义特征异常所对应的所述初始三元组数据的置信度，根据所述置信度确定最优决策方案；进一步的，所述置信度包括第一置信度以及第二置信度；所述计算所述时序特征异常以及所述语义特征异常所对应的所述初始三元组数据的置信度，根据所述置信度确定最优决策方案，包括：分别利用预设的规则置信度以及模型置信度进行计算，得到第一置信度和第二置信度；判断所述第一置信度大于所述第二置信度时，则调用规则库进行处理作为所述最优决策方案，否则，调用模型库进行处理作为所述最优决策方案；进一步的，所述分别利用预设的规则置信度以及模型置信度进行计算，得到第一置信度和第二置信度，包括：利用规则置信度=规则总触发次数规则成功匹配次数×规则复杂度衰减因子进行计算，得到所述第一置信度，其中，所述规则复杂度衰减因子的取值范围为0.8~1.0；利用模型置信度=0.4*XGBootst_AUC+0.6*GAT_F1_score进行计算，得到所述第二置信度，式中，XGBootst_AUC表示XGBootst模型的指标值，XGBootst_AUC中AUC是通过计算ROC曲线下的面积来衡量XGBootst模型区分正负样本的能力；GAT_F1_score表示精确率和召回率的调和平均值；其中，XGBootst_AUC=，式中，TPRi+1表示当前点的下一个点的真正率，TPRi表示当前点的真正率，FPRi+1表示当前点的下一个点的假正率，FPRi表示当前点的假正率，在ROC曲线中，每个点（TPRi，FPRi）代表一个阈值i下的真正率和假正率，i表示当前点的索引，i的取值范围为0-1；GAT_F1_score=，Precision=TP（TP+FP），Recall=TP（TP+FN），式中，TP表示真正例，FP表示假正例，FN表示假负例；根据所述最优决策方案对所述时序特征异常以及所述语义特征异常所对应的所述初始三元组数据进行二次异常检测，得到异常三元组数据；利用GPT大模型对所述异常三元组数据进行异常修正，得到更新后的优化知识图谱。

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