买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东征途信息科技股份有限公司申请的专利基于知识图谱的物业信息跨模态检索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：CN121350283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511922769.3，技术领域涉及：G06F16/432；该发明授权基于知识图谱的物业信息跨模态检索方法及系统是由王征;孙晓晓;闫文忠;王猛;王春燕设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的物业信息跨模态检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及检索技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于知识图谱的物业信息跨模态检索方法及系统，包括：构建包含静态节点和动态事件节点的多模态属性图谱，根据数据来源为所述图谱中的每个节点赋予信源标签，并对所述图谱中的文本信息和图像信息进行特征向量化处理；计算各节点的信源熵置信度，所述信源熵置信度和该节点对应信源在预设时间窗口内的历史数据离散度呈负相关。本发明通过构建多模态属性图谱并计算信源熵置信度，综合考量历史离散度、图文自洽性及信誉因子，实现了对不同信源如IoT与人工记录客观性的量化评估，遵循低熵高权原则有效抑制主观噪声。

本发明授权基于知识图谱的物业信息跨模态检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的物业信息跨模态检索方法，其特征在于，包括： 构建包含静态节点和动态事件节点的多模态属性图谱，根据数据来源为所述图谱中的每个节点赋予信源标签，并对所述图谱中的文本信息和图像信息进行特征向量化处理； 计算各节点的信源熵置信度，所述信源熵置信度和该节点对应信源在预设时间窗口内的历史数据离散度呈负相关，和节点内部的文本特征向量与图像特征向量的余弦相似度呈正相关，以及节点对应信源的历史信誉因子呈正相关； 计算当前节点与其邻居节点之间的动态电导率，所述动态电导率和用户查询语句与当前节点和邻居节点之间关系词的余弦相似度呈正相关； 计算图谱中各节点的最终得分，各节点的最终得分与该节点的信源熵置信度呈正相关，还和其上一级节点的最终得分和上一级节点与该节点之间动态电导率呈正相关；根据所述最终得分对节点进行排序，输出预设数量的节点作为检索结果； 信源熵置信度计算公式为： ； 表示节点的信源熵置信度；是节点内部文本特征向量与图像特征向量的余弦相似度；为质量敏感因子；是历史离散度指标，用于衡量节点对应的信源在过去一个时间窗口内的置信度；是全局平均方差，用于归一化；是历史信誉因子，表示信源的历史数据被其它模态佐证成功的概率；是极小正数；是自然常数； 节点对应信源的历史信誉因子的计算方法，包括：获取节点对应信源在预设时间窗口内上报的所有动态事件节点，统计与用户查询语句中语义相关的所有事件节点中被成功佐证的事件总数，作为对应信源的历史信誉因子； 计算动态电导率计算公式为：；是用户查询语句为时对于节点i与其邻居节点j之间动态电导率；是查询语句与关系词的余弦相似度；是局部拓扑信号缩放因子；是用户查询语句为时，基于节点i与其邻居节点j的时间差相对于预期时间尺度的偏离程度所计算出的时空阻抗值；为sigmoid函数； 最终得分具体计算公式如下：；是节点j的信源熵置信度；是上一级节点i的最终得分，初始节点得分预设为1。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东征途信息科技股份有限公司，其通讯地址为：271600 山东省泰安市肥城市工业三路科技孵化器大楼A座5018室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。