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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理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：CN120542568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510648801.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法是由谢明山;李黔黔设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法，具体包括S1通过收集和整理室内家居环境场景中的常识，构建由实体和关系组成的室内常识知识图谱；S2使用视觉关系识别方法构建实例知识图谱，针对机器人运行环境中存在的实际物品空间关系，实时生成物品到空间关系到物品的三元组；S3使用图神经网络中的传播聚合方法学习知识表示，将知识图谱中的实体和关系表示到连续特征空间中，实现空间域知识图谱中实体和关系的语义表示；S4利用空间域知识图谱表示推理室内常识，或设计相关实体查询，利用图神经网络模型中实体表示，推理相似实体。通过引入图神经网络的传播与聚合方法，提升了常识推理的效率。

本发明授权一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过收集和整理室内家居环境场景中的常识，构建由实体和关系组成的室内常识知识图谱，相邻实体之间组成三元组以关系连接； S2：使用视觉关系识别方法构建实例知识图谱，针对机器人运行环境中存在的实际物品空间关系，实时生成物品到空间关系到物品的三元组； S3：使用图神经网络中的传播聚合方法学习知识表示，将知识图谱中的实体和关系表示到连续特征空间中，实现空间域知识图谱中实体和关系的语义表示； S4：利用空间域知识图谱表示推理室内常识，通过查询头实体关系作为输入训练图神经网络模型，推理出最相关的尾实体，或设计相关实体查询，利用图神经网络模型中实体表示，推理相似实体； S4中，第层传播步骤中，使用消息函数计算在边上的实体和关系的向量表示； 其中是分别代表源实体和目标实体，代表第层和目标实体关联性强的实体集合； 消息通过激活函数从上一步的实体传播到当前步骤的实体，得到经过步的传播后目标实体的表示，获得实体向量表示来衡量每个实体的合理性； 采用参数对采样器进行参数化以考虑选取的个实体与实体和查询的语义相关性，通过使用表示采样参数优化消息的传递路径，联合图神经网络GNN优化模型参数和采样器参数，参数优化目标为： ； 其中，是依赖于查询的参数化传播路径，查询实例中的损失函数是所有目标实体的二元交叉熵损失： ； 可能性得分表示了目标实体作为目标答案实体的合理性,如果，则标签，否则0；使用Adam优化器同时更新模型参数和采样器参数。

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