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龙图腾网获悉杭州晶彩数字科技有限公司申请的专利基于知识图谱的数字人交互方法、系统、介质及产品程序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：CN119884388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411902560.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱的数字人交互方法、系统、介质及产品程序是由冯斌;沈建华设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的数字人交互方法、系统、介质及产品程序在说明书摘要公布了：一种基于知识图谱的数字人交互方法、系统、介质及产品程序，在该方法中，从问题信息中提取关键实体和实体关系；在预设知识图谱中确定与关键实体关联度最高的核心节点，并基于核心节点生成最大深度为预设值的知识子图；计算知识子图中各节点之间的最短路径，并根据最短路径的长度确定各节点间的亲疏关系权重；基于亲疏关系权重对知识子图进行剪枝，得到优化后的知识子图；对优化后的知识子图中的各节点按照对应连接边的类型进行聚类，得到多层次知识结构；根据实体关系在多层次知识结构中进行深度优先遍历，生成知识推理链；生成答复信息，并控制数字人输出答复信息。本申请降低了处理跨领域知识交互时的局限性，实现了多维度信息的高度融合。

本发明授权基于知识图谱的数字人交互方法、系统、介质及产品程序在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的数字人交互方法，其特征在于，包括： 接收用户输入的问题信息，并从所述问题信息中提取关键实体和实体关系； 在预设知识图谱中确定与所述关键实体关联度最高的核心节点，并基于所述核心节点生成最大深度为预设值的知识子图，所述在预设知识图谱中确定与所述关键实体关联度最高的核心节点，具体包括： 计算各所述关键实体与预设知识图谱中节点的语义相似度； 基于所述语义相似度对所述预设知识图谱中的节点进行降序排序，选取语义相似度位于前预设数量的候选节点； 统计各所述候选节点的出度和入度之和，所述出度表示以所述候选节点为起点的边的数量，所述入度表示以所述候选节点为终点的边的数量； 基于所述出度和入度之和对所述候选节点进行降序排序，将排序后处于首位的候选节点确定为核心节点； 计算所述知识子图中各节点之间的最短路径，并根据所述最短路径的长度确定各所述节点间的亲疏关系权重； 基于所述亲疏关系权重对所述知识子图进行剪枝，保留所述亲疏关系权重高于预设阈值的节点及对应的关联边，得到优化后的知识子图； 对所述优化后的知识子图中的各节点按照对应连接边的类型进行聚类，得到多层次知识结构； 基于所述多层次知识结构构建状态转移矩阵，所述状态转移矩阵的元素值根据各所述节点之间的连接边类型确定； 对所述状态转移矩阵进行特征值分解，得到最大特征值对应的特征向量，并将所述特征向量的分量作为各所述节点的重要性得分； 基于所述重要性得分对各所述节点进行重要性排序，并根据预设层级阈值将各所述节点划分为若干重要性层级； 依据所述重要性层级保留所述多层次知识结构中相邻层级节点之间的连接关系，得到层级优化后的多层次知识结构； 构建情境知识库，所述情境知识库中包含对话场景描述、节点访问顺序和对应的遍历效果评分； 从所述情境知识库中提取具有相似场景特征的历史遍历路径，得到候选遍历序列，具体包括： 将当前对话场景转换为特征向量表示，所述特征向量表示包括实体类型、关系类型和层级分布特征； 计算所述特征向量与所述情境知识库中各场景描述的相似度； 筛选出所述相似度大于预设相似度阈值的相似场景对应的历史遍历路径； 对所述历史遍历路径进行聚类分析，提取遍历模式形成候选遍历序列； 对所述候选遍历序列进行动态规划分析，计算各遍历路径的累积收益； 基于所述累积收益对所述候选遍历序列进行降序排序，选取所述降序排序中第一个遍历序列作为优化遍历路径； 根据所述实体关系在所述多层次知识结构中进行深度优先遍历，生成知识推理链； 基于所述知识推理链生成答复信息，并控制数字人输出所述答复信息。

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