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龙图腾网恭喜福州外语外贸学院申请的专利基于知识图谱的用户画像构建方法和系统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：CN115982379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211640703.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于知识图谱的用户画像构建方法和系统是由陈钦;傅龙天;刘燊设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的用户画像构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识图谱的用户画像构建方法和系统，包括以下步骤：采集用户信息，整理形成用户的描述文本；对所述描述文本进行信息抽取，形成实体‑关系‑实体或实体‑属性‑属性值形式的三元组；对所述三元组进行知识融合，包括实体映射及消歧；对融合后的三元组进行知识加工，形成结构化、网络化的知识体系；采用图数据库保存知识加工后的三元组，形成知识图谱；基于所述知识图谱挖掘用户特征，根据所述用户特征构建用户画像。采用知识图谱进行用户画像，利用知识图谱查询效率高的特性，使得利用知识图谱进行海量用户画像时的效率大大提升。

本发明授权基于知识图谱的用户画像构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的用户画像构建方法和系统，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集用户信息，提取出若干关键词，输出关于用户的描述文本，所述关键词包括用户的注册信息、搜索关键词、发帖内容；S2：构建用户画像的知识图谱，对所述描述文本进行信息抽取，归类然后对应映射，形成实体-关系-实体或实体-属性-属性值形式的三元组，所述信息抽取包括实体识别、关系识别及属性识别，所述实体识别采用改进卷积神经网络结合改进条件随机场模型的方法，将所述描述文本输入所述改进卷积神经网络得到特征图，将所述特征图输入所述改进条件随机场模型进行序列标注，用于识别所述描述文本中感兴趣的实体；其中，所述改进卷积神经网络采用扩张卷积代替传统卷积神经网络的卷积操作，去除传统卷积神经网络中的池化层；所述改进条件随机场模型基于设定的标签转移规则，预先对转移矩阵添加掩码，将非法的标签转移得分赋值为一个极小值；S3：对所述三元组进行知识融合，把来自多个来源的关于同一个实体的不同三元组进行共指消解以映射到正确的一个实体，采用基于百科知识的无监督聚类方法，对表示不同实体的同名三元组进行消歧用于解决同名三元组产生的歧义；S4：对融合后的三元组进行知识加工，形成结构化、网络化的知识体系，所述知识加工包括本体构建、知识推理及质量评估，所述本体构建基于对一个领域的共同理解，提炼出一个概括性词汇，所述知识推理通过各种方法获取新的知识或结论，所述质量评估对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量；S5：采用图数据库保存知识加工后的三元组，形成知识图谱；S6：基于所述知识图谱挖掘用户特征，根据所述用户特征构建用户画像。

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