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龙图腾网获悉安徽科技学院申请的专利一种知识图谱的优化方法、系统及储存介质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：CN115658912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211153784.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种知识图谱的优化方法、系统及储存介质是由贾丙静;张振强设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱的优化方法、系统及储存介质在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱技术领域，解决了现有的知识图谱表达内容单一且不全面的技术问题，尤其涉及一种知识图谱的优化方法，包括以下过程：采用分布式爬虫从多个数据源中获取多个文本数据；根据自然语言处理算法从获取的每个文本数据中提取实体、实体间的关系以及实体的属性；根据从每个文本数据中提取的所述实体间的关系对所述实体进行连接，构建得到对应的初始图谱；根据结合软注意力的图卷积神经网络对所述初始图谱进行融合，得到融合优化后的知识图谱。本发明通过对初始图谱进行融合得到知识图谱，再提取实体共有属性作为新的实体添加至知识图谱中，实现对知识图谱的自动优化更新，对于新型疾病的治疗以及预防具有较高的推理价值。

本发明授权一种知识图谱的优化方法、系统及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱的优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用分布式爬虫从多个数据源中获取多个文本数据； S2、从获取的每个文本数据中提取实体、实体间的关系以及实体的属性； S3、根据从每个文本数据中提取的所述实体间的关系对所述实体进行连接，构建得到对应的初始图谱； S4、根据结合软注意力的图卷积神经网络对所述初始图谱进行融合，得到融合优化后的知识图谱； 所述步骤S4具体包括： S41、根据两个初始图谱中关系三元组的信息确定邻接矩阵； S42、将随机初始化的邻接矩阵输入第一个图卷积神经网络进行训练，得到实体基于关系的嵌入向量； S43、根据两个初始图谱中属性三元组的信息确定连接矩阵； S44、将采用软注意力初始化的连接矩阵输入第二个图卷积神经网络进行训练，得到实体基于属性的嵌入向量； S45、根据实体基于关系的嵌入向量和实体基于属性的嵌入向量，分别计算实体基于关系和属性的相似性并进行加权求和，得到实体间相似性； 所述实体间的相似性的表达式为： ； 其中，为对齐的实体对，为超参数，用于平衡两种嵌入向量的重要性；为实体基于关系的嵌入向量，为实体基于关系的嵌入向量，为实体基于属性的嵌入向量，为实体基于属性的嵌入向量；分别表示最后输出的实体基于关系和属性的嵌入向量的维度；表示属性的权重； S46、根据实体间的相似性将对齐实体对进行对齐，得到扩展后的知识图谱； S5、将所述知识图谱储存在Neo4j图数据库中。

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