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龙图腾网获悉湖南省第一测绘院申请的专利一种基于知识图谱邻域学习的地理实体分类方法及装置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：CN121682383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610171524.X，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于知识图谱邻域学习的地理实体分类方法及装置是由严琪;叶芬;邹明普;仇俊;万阿芳;李志伟;杨琪琳;罗玲香;蒋柠设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱邻域学习的地理实体分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识图谱邻域学习的地理实体分类方法及装置，所述方法包括：利用图像识别模型生成各实体的初始向量，并将其与实体类标准向量进行相似度比较，对于相似度达到阈值的实体，直接进行分类；而对于相似度未达到阈值的实体，则需依据邻域信息对向量值进行调整后再分类，基于距离和依赖程度为不同关系计算相应权重，构建地理知识图谱，通过学习知识图谱中的邻域信息来调整实体向量，计算调整后实体向量与各类别标准向量的余弦相似度，选择相似度最高的类别作为最终分类结果。该方法可以更好地捕捉到实体在地理场景中的上下文关联，弥补传统方法忽略邻域信息的不足，使得最终分类结果更加准确，显著提升各类地理实体目标的识别准确率。

本发明授权一种基于知识图谱邻域学习的地理实体分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱邻域学习的地理实体分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分类地区的地理影像，确定实体类别及类别标准向量，并使用图像识别模型对所述地理影像进行特征提取，得到所述地理影像中各实体初始向量； 计算各实体初始向量与各类别标准向量的余弦相似度，提取每个实体向量与所有类别标准向量的余弦相似度最大值，对于余弦相似度最大值大于或等于阈值的实体向量，则判定该实体归属于对应类别，所得结果作为分类标签数据，对于余弦相似度最大值小于阈值的实体向量，则判定该实体为未分类的实体； 从地理影像中提取已分类与未分类的各类实体，构建“实体-关系-实体”三元组，依据实体间的空间距离指标和功能依赖关系，使用线性加权方法计算实体间关系权重，然后整合所有三元组，构建得到地理知识图谱； 根据所述地理知识图谱，获取未分类实体邻域内已分类实体，并使用邻域内已分类实体和实体间关系权重对未分类实体的初始向量进行调整，得到未分类实体最终向量，然后计算各未分类实体最终向量与所有类别标准向量的余弦相似度，将余弦相似度最大的类别确定为该未分类实体的类别。

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