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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于卷积神经网络的知识图谱补全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：CN116756329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310412555.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法是由姜颖;祁云嵩设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法，其包括：通过将头、尾实体和关系对应的嵌入向量分别进行组合形成三种不同的嵌入矩阵，经过分成三路进行卷积操作，深层次挖掘同一维度下实体与关系之间的特征信息。再通过动态路由等过程，根据得到连续向量的长度来判断三元组的得分情况。最后根据分数结果来预测缺失的三元组，完成知识图谱的补全任务。本发明将三路卷积与动态路由算法相结合，利用卷积神经网络强大的特征提取能力的特点，通过三路卷积操作，能够增强学习实体和关系嵌入向量间深层关联的能力。并采用路由算法代替最大池化层来最大限度地减少特征学习中的信息损失，有效提高知识图谱补全的准确性和完整性。

本发明授权一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对选择的知识图谱实验数据集进行处理，得到头尾实体以及存在的关系； 步骤S2：将步骤S1中获得的头尾实体和关系生成相对应的嵌入向量； 步骤S3：将步骤S2中获得的嵌入向量组合后分成三路进行卷积操作，得到特征信息； 将同一维度的特征信息封装在一起，称为一个初始胶囊ui，将初始胶囊ui经过动态路由过程输出一个连续向量的具体内容和方法是，在动态路由过程将不同卷积核提取到的同一维度的特征结果封装为一个初始胶囊,经过挤压得到连续向量的长度；其中将其输出和权重矩阵相乘并求和生成较小尺寸胶囊s,通过压缩函数squash将向量长度压缩到0到1的范围之内，公式如下： 步骤S4：将步骤S3中同一维度的特征信息封装在一起，称为一个初始胶囊ui，将初始胶囊ui经过动态路由过程输出一个连续向量； 利用连续向量的长度判断三元组的得分情况，再通过分数高低判断三元组的正确性，根据判断结果来完成知识图谱的补全任务，其中，所述三元组的得分函数fh,r,t为： fh,r,t＝||Caps'gConv1Mhrt⊙δConv2Mhr⊙Conv3Mrt||； 其中，g代表ReLu激活函数,δ代表Sigmoid激活函数， Convj代表卷积操作，j∈{1,2,3}，具体如下： Conv1表示为对同时含有头实体、关系、尾实体的嵌入矩阵Mhrt进行卷积运算； Conv2表示为对同时含有头实体、关系的嵌入矩阵Mhr进行卷积运算； Conv3表示为对同时含有关系、尾实体的嵌入矩阵Mrt进行卷积运算； 对于训练模型参数，使用Adam最小化损失函数，并将最小化L作为最终的目标，其损失函数L计算公式如下： λ为正则项的权重，为正则项，其目的在于防止模型过拟合， 在模型训练阶段得到，T是正例三元组集合，T'是负例三元组集合； 步骤S5：将步骤S4中得到的连续向量，利用连续向量的长度判断三元组的得分情况，再通过分数高低来评估三元组的正确性，根据判断结果完成知识图谱的补全任务。

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