(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210475694.9 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 北京邮电大 学 地址 100876 北京市海淀区西土城路10号 申请人 北京中医药大学 (72)发明人 罗涛　杨兵　邢琛林　李剑峰　 陶晓华　刘晓峰　 (74)专利代理 机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 专利代理师 朱智勇 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 40/58(2020.01) (54)发明名称 基于稠密邻居的知识图谱表示增强方法与 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于稠密邻居的知识图 谱表示增强方法与系统， 所述方法包括： 确定知 识图谱中每个实体的稠 密邻居后， 根据知识图谱 的实体和关系的初始的向量表 示， 确定每个实体 的各稠密邻居的向量表示； 对于每个实体， 聚合 该实体的稠密邻居的向量表示， 得到增强后的该 实体的向量表示； 对于知识图谱的每个关系， 根 据该关系下头尾实体的增强后的向量表示， 得到 增强后的该关系的向量表示。 应用本发明可以减 少计算量及占用的内存空间， 且增强实体的表示 能力。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115062157 A 2022.09.16 CN 115062157 A 1.一种基于稠密邻居的知识图谱表示增强方法， 包括： 确定知识图谱中每个实体的稠密邻居后， 根据知识图谱的实体和关系的初始的向量表 示， 确定每 个实体的各稠密邻居的向量表示； 对于每个实体， 聚合该实体的稠密邻居的向量表示， 得到增强后的该实体的向量表示； 对于知识图谱的每个关系， 根据该关系下头尾实体的增强后的向量表示， 得到增强后 的该关系的向量表示。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述知识图谱的实体和关系的初始的向量 表示具体通过如下模型之一确定的： 基于翻译的知识图谱嵌入TransE模型； 基于超平面翻译的知识图谱嵌入TransH模型； 基于关系语义翻译的知识图谱嵌入TransR模型； 基于语义匹配的知识图谱嵌入DistMult模型； 基于复数空间语义匹配的知识图谱嵌入ComplEx 模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定知识图谱中每个实体的稠密邻 居， 具体包括： 对于知识图谱中的每个实体， 计算该实体的所有邻居的度值； 选取度值最大的前N个邻 居， 作为该实体的稠密邻居。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定每个实体的各稠密邻居的向量表 示， 具体包括： 对于知识图谱的每个实体， 针对该实体的每个稠密邻居， 将该稠密邻居的相邻关系向 量和相邻尾实体向量进行串联， 得到该稠密邻居的向量表示。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述聚合该实体的稠密邻居的向量表示， 得到增强后的该实体的向量表示， 具体包括： 根据如下公式2得到增强后的该实体的向量表示 为： 其中， Ne表示所述实体的稠密邻居的集合， |Ne|表示所述实体的稠密邻居的总数， 表示所述实体的Ne中的一个稠密邻居的向量表示； σ 是激活函数。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据该关系下头尾实体的增强后的向 量表示， 得到增强后的该关系的向量表示， 具体包括： 将该关系下的头实体的增强后的向量表示， 与 该关系下的尾实体的增强后的向量表示 进行串联， 得到增强后的该关系的向量表示。 7.一种基于稠密邻居的知识图谱表示增强系统， 包括： 稠密邻居向量表示模块， 用于确定知识图谱中每个实体的稠密邻居后， 根据知识图谱 的实体和关系的初始的向量表示， 确定每 个实体的各稠密邻居的向量表示； 实体向量增强表示模块， 用于对于每个实体， 聚合该实体的稠密邻居的向量表示， 得到 增强后的该实体的向量表示； 关系向量增强表示模块， 用于对于知识图谱的每个关系， 根据该关系下头尾实体的增权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115062157 A 2强后的向量表示， 得到增强后的该关系的向量表示。 8.根据权利要求7 所述的系统， 其特 征在于， 所述稠密邻居向量表示模块具体用于对于知识图谱中的每个实体， 计算该实体的所有 邻居的度值； 选取度值最大 的前N个邻居， 作为该实体的稠密邻居； 对于知识图谱的每个实 体， 针对该实体的每个稠密邻居， 将该稠密邻居的相邻 关系向量和相邻尾实体向量进行串 联， 得到该稠密邻居的向量表示。 9.根据权利要求7 所述的系统， 其特 征在于， 所述实体向量增强表示模块具体用于对于每个实体， 根据如下公式2得到增强后的该 实体的向量表示； 其中， Ne表示所述实体的稠密邻居的集合， |Ne|表示所述实体的稠密邻居的总数， 表示所述实体的Ne中的一个稠密邻居的向量表示； σ 是激活函数； 以及 所述关系向量增强表示模块具体用于对于知识图谱的每个关系， 将该关系下的头实体 的增强后的向量表示， 与该关系 下的尾实体的增强后的向量表示进行串联， 得到增强后的 该关系的向量表示。 10.一种电子设备， 包括中央处理单元、 信号处理和存储单元， 以及存储在信号处理和 存储单元上并可在中央处理单元上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述中央处理单元执 行所述程序时实现如权利要求1 ‑6任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115062157 A 3