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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法及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：CN119669298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510193361.0，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法及系统是由高海玲;高经郡;董明慧设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法及系统，涉及语义图谱技术领域，包括通过图注意力机制计算节点亲和度，利用社群发现算法识别知识簇群，并以其为基础单元进行知识推演，预测补全潜在语义关系，经多智能体强化学习优化验证后，输出增强语义图谱及可信度评分表。将增强图谱部署至边缘网络，进行并行语义理解和查询优化建议生成，通过联邦学习整合优化建议，更新中心认知模型并分发至边缘网络。本发明通过认知计算增强语义图谱，实现更精准的语义理解和更高效的查询优化。

本发明授权基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法，其特征在于，包括：从流式查询语言代码仓库、性能日志、专家知识库中提取语法特征、语义特征、执行特征，形成原始特征集；基于量子编码器将所述原始特征集映射为量子态特征表示；采用双通路认知处理系统对所述量子态特征表示进行增强，其中快速通路通过注意力网络捕获特征间的显式关联，深度通路通过记忆神经网络挖掘特征间的隐式模式；将所述快速通路输出的所述显式关联与所述深度通路输出的所述隐式模式进行自适应融合，生成包含特征重要度、关联强度、时序约束的认知特征张量，并建立特征重要度排序表；根据所述认知特征张量及所述特征重要度排序表构建初始语义知识图谱，将特征重要度高于预设特征阈值的节点设置为核心知识节点；基于图注意力机制计算所述核心知识节点与其他节点间的关联程度，生成节点亲和度矩阵；采用社群发现算法对所述节点亲和度矩阵进行分析，识别关联性大于预设关联阈值的知识簇群；构建混合推理引擎，以所述知识簇群为基础单元进行知识推演，预测补全图谱中的潜在语义关系；基于多智能体强化学习对预测的语义关系进行优化验证，输出具有层次化结构的增强语义图谱及可信度评分表；将所述增强语义图谱及所述可信度评分表部署至分布式边缘计算网络，基于所述增强语义图谱进行并行语义理解；根据部署的知识内容生成查询优化建议，并通过可信度评分进行建议筛选；采用联邦学习整合可信度高于预设优化阈值的优化建议，更新中心认知模型；将更新后的所述中心认知模型通过知识蒸馏方式分发至所述分布式边缘计算网络。

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