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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利包含别名识别和同名实体消歧的信息源检索方法、系统及存储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：CN120849457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511015089.3，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权包含别名识别和同名实体消歧的信息源检索方法、系统及存储介质是由白盛兴;吴信东;张玉红;周鹏设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本包含别名识别和同名实体消歧的信息源检索方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种包含别名识别和同名实体消歧的信息源检索方法、系统及存储介质，所述方法包括：输入待检索的实体名；基于实体名，采用别名识别技术，得到实体名的别名集合；基于别名集合遍历待检索的信息源数据库，构建信息源网络；初始化信息源网络中的信息源节点为嵌入；基于信息源节点的嵌入，构建真实目标实体损失函数；基于信息源网络的表示学习技术，构建正负样本集的目标损失函数；基于真实目标实体损失函数和正负样本集的目标损失函数实现协同优化的联合同名消歧技术，获取不同真实目标实体对应的信息源供用户选择。本发明能更适应真实环境，并能检索到更全面的相关信息源。

本发明授权包含别名识别和同名实体消歧的信息源检索方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种包含别名识别和同名实体消歧的信息源检索方法，其特征在于，所述方法包括： 输入待检索的实体名；基于实体名，采用别名识别技术，得到实体名的别名集合； 基于别名集合遍历待检索的信息源数据库，构建信息源网络； 初始化信息源网络中的信息源节点为嵌入；基于信息源节点的嵌入，构建真实目标实体损失函数； 基于信息源网络的表示学习技术，构建正负样本集的目标损失函数； 基于真实目标实体损失函数和正负样本集的目标损失函数实现协同优化的联合同名消歧技术，获取不同真实目标实体对应的信息源供用户选择； 所述真实目标实体损失函数的构建过程如下： 将信息源网络中的信息源初始化为候选真实目标实体；初始候选真实目标实体集合记为，并将候选真实目标实体数量k初始化为信息源数量n； 针对每个候选真实目标实体，计算其密度； 将集合中的候选真实目标实体按其密度降序排序，以便于后续优先从高密度真实目标实体开始处理； 运行生成新候选真实目标实体和运行拆分合并已有候选真实目标实体，并更新集合，同时更新候选真实目标实体的数量； 基于每个信息源的嵌入与候选真实目标实体嵌入，为了让每个信息源靠近候选真实目标实体，并让每个候选真实目标实体相互远离，设计真实目标实体损失函数如下： ； 式中，为信息源嵌入； 所述运行生成新候选真实目标实体和运行拆分合并已有候选真实目标实体，并更新集合，包括： 计算生成新候选真实目标实体的概率值p和运行拆分合并已有候选真实目标实体的概率1-p；其中新候选真实目标实体的概率值p计算如下： ； 式中，表示运行生成新候选真实目标实体的次数，表示运行总次数； 基于当前次数和次的候选真实目标实体嵌入和，生成候选新真实目标实体如下： ； 式中，为设定值； 将加入集合，并更新候选真实目标实体的数量； 将集合中的候选真实目标实体按其密度降序排序；针对当前高密度真实目标实体，将的最优半径内的所有真实目标实体取平均值作为当前高密度真实目标实体的表示： ； 对于最优半径内的真实目标实体的最优半径无法覆盖的情况，为了确保和相互覆盖，进行拆分操作以更新真实目标实体： ； 将已经被融合到中的候选真实目标实体从中移除，同时更新真实目标实体数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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