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龙图腾网获悉长江师范学院申请的专利适应知识图谱概念认知独特特征的度量和属性约简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：CN120688593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510585901.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权适应知识图谱概念认知独特特征的度量和属性约简方法是由胡新;田诗琪;段江丽;黄德楠;黄金龙设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本适应知识图谱概念认知独特特征的度量和属性约简方法在说明书摘要公布了：本发明公开了适应知识图谱概念认知独特特征的度量和属性约简方法，涉及知识图谱的度量和属性简约技术领域。在多概念场景中，本发明提出了一种新颖的属性约简方法，与现有的属性约简方法不同，它能够有效处理知识图谱上概念认知背景下的多概念场景，其目标是找到一组更接近决策属性而非整个条件属性集的属性集；针对现有度量方法无法区分对应于等价划分和细划分的多个约简的问题，本发明提出了具有高区分度的划分贴近度以避免精细化和减少交错，这使得本发明的约简方法能够从仅在等价划分和细划分上存在差异的属性集中找到更好的属性约简。

本发明授权适应知识图谱概念认知独特特征的度量和属性约简方法在权利要求书中公布了：1.适应知识图谱概念认知独特特征的度量方法，其特征在于：至少包括以下步骤： S1：在属性约简过程中，正阈用来确定属性约简前后实例划分的对应程度，即条件属性子集对实例的划分与决策属性对实例的划分之间的对应程度，采用正阈作为筛选机制，帮助确定哪些实例被正确划分； 进行正域定义； 设和是决策信息表的两个划分，那么，P相对于D的正域定义如下： 其中，是中的元素同时也是一个集合，是中的元素同时也是一个集合；为样本或实例的集合；为条件属性集；为决策属性集；为属性值集；为属性与值的映射函数； S2：在属性约简的过程中，通过划分相似度来评估两个划分之间的相似性，从而为划分贴近度提供支持，划分相似度如下： 设和是两个划分，和之间的划分相似度计算如下： S2的公式划分相似度计算了所有和之间交集的加权和，交集的平方与并集的比值用于衡量它们之间的相似度，越大意味着这两个划分越相似； 最终结果除以全集的大小，保证得到一个标准化的相似度值； S3：划分贴近度的计算； 设和是两个划分，那么，P相对于D的划分贴近度计算如下： 其中，是两个划分之间的相似度，衡量了和的相似程度；是P相对于D的正域，即实例被正确划分的程度； 在属性约简过程中，划分贴近度用于评估约简后实例的划分与决策属性对实例的划分之间的“亲近程度”，因为划分贴近度能够量化并理解两个划分在实际应用中的关联强度。

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