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龙图腾网获悉集美大学申请的专利基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法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：CN119988570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510462490.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法是由许伟坚;方煌杰;杨长进;高志斌;赖联有;孙养龙设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法，包括：收集车辆内外感知数据，分离出通用数据与隐私数据；对数据进行预处理，对隐私数据进行压缩和加密处理；采用数据知识双驱动模式与大语言模型进行数据处理，转化为结构化数据；构建超关系知识图谱，基于嵌入向量模型进行向量化处理；基于超关系知识图谱进行节点的重要性评估，进行数据更新和增量；将隐私数据保存至本地，通用数据上传至云端的公共数据库，界定公共数据库的动态访问范围；使用本地实体识别模型提取用户提问实体，匹配存在本地与云端的数据，获取背景知识内容，并生成增强检索结果。本发明解决了车联网环境下决策支持信息的获取和数据的使用安全问题。

本发明授权基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、收集车辆内外感知数据，并从车辆内外感知数据中分离出通用数据与隐私数据； 步骤2、对所述通用数据与隐私数据进行预处理，再对隐私数据进行压缩和加密处理，对通用数据进行数据标记与分类处理； 步骤3、将处理后的通用数据与隐私数据采用数据知识双驱动模式与大语言模型进行基于规则文档的数据处理，将车辆内外感知数据转化为结构化数据； 步骤4、根据结构化数据构建超关系知识图谱，并基于嵌入向量模型对超关系知识图谱中信息的索引进行向量化处理；具体包括： 步骤41、基于结构化数据构建超关系知识图谱，将结构化数据中的实体和关系分别表示为超关系知识图谱中的节点和边，每个节点包含实体信息，边表示实体之间的关系；超关系由一个主三元组和若干辅助属性值描述组成，所述主三元组表示为（主体，关系，客体），辅助属性值描述以键值对的形式表示；所述超关系知识图谱表示为： 其中，是节点集合，每个节点包含属性，表示节点键值类别，以列表形式保存多对键值，其中，包括键以及值； 是边集合，定义为，即边是节点集合中两个节点的有序对；边连接节点和节点，边包含属性和属性，描述的是边的关系，描述的是关系强度评级； 步骤42、对每个节点和边添加描述信息，使用键值对保存节点的补充信息； 步骤43、对于具有多个关系的节点，支持多边描述，并标记和区分相同节点与边的信息，评估不同信息的重要程度，并对信息的重要程度进行标记； 步骤44、通过超关系知识图谱捕捉上下文信息，增强超关系知识图谱的上下文理解能力，识别和整合实体间的多维关系，以及实体与关系的属性信息，最终得到一份具有丰富语义的超关系知识图谱； 步骤45、使用嵌入向量模型将超关系知识图谱内的键、节点与关系进行嵌入式向量编码，并将向量信息写入到各个键、节点与关系的列表内，完成索引的向量化； 步骤5、基于超关系知识图谱进行节点的重要性评估，对超关系知识图谱进行数据更新和增量扩展；具体包括： 步骤51、使用EasyGraph技术对超关系知识图谱进行分析； 步骤52、采用基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法，确定各个节点与边的重要程度，并将其写入中，结合用户的权重倾向用于最后信息匹配选取时的重要度评估； 步骤53、在已构建好的超关系知识图上进行增量扩展，采用基于规则文档进行再一轮数据处理，构成原超关系知识图谱和新超关系知识图谱，原超关系知识图谱作为本体图谱，新超关系知识图谱作为增量图谱； 步骤54、根据时序网络节点重要性评估方法界定实体对齐的范围，并根据本体图谱的规模进行分块大小的设置，根据实体对齐的范围和分块大小将本体图谱进行分块，形成多个节点块； 步骤55、以中标识的重要节点为中心，将本体图谱的节点块与增量图谱的节点进行匹配，获取相似度最高的节点块； 步骤56、在结构化数据中，使用大语言模型将、和进行节点信息的智能融合，与进行相同实体的知识融合，将增量图谱与本体图谱不匹配的部分作为新的结构化数据扩展到本体图谱上，完成关于扩展内容在本体图谱的增量生成； 步骤6、将隐私数据保存至本地，通用数据上传至云端的公共数据库，基于超关系知识图谱界定公共数据库的动态访问范围； 步骤7、使用本地实体识别模型提取用户提问实体，匹配存在本地与云端的数据，获取背景知识内容，并生成增强检索结果。

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