又双叒叕获得1项国家发明专利！渊亭科技解锁“知识推理”难题

近日，渊亭科技喜报频传，取得“一种基于路径排序算法的知识推理系统”国家发明专利！同时，这也标志着渊亭科技针对传统知识推理过程中存在的弊端，创新性地提出新的解决方法。

近几年，随着信息化进程的持续深入，各个业务领域都在持续地产生大量的数据，这些数据中蕴含的知识，如同一笔亟待开启的宝藏。从纷繁复杂的数据中深度挖掘出知识后，如何充分地利用这些“知识”、令其真正产生价值，这一定程度上依赖于知识推理的能力。

目前行业的研究，还主要聚焦在第一种。传统的这类知识推理方法存在着一些弊端：一是过分依赖基于输入规则的推理模式，只有对精确匹配规则的情况才能有效推理，无法解决一些传导类、探索类的知识；二是推理计算时间长，速度慢，用户体验度较差；三是推理过程比较复杂，需要较多的人工干预。

为了进一步解决知识推理的难点，经过研究实践，渊亭科技提出《一种基于路径排序算法的知识推理系统》专利，提供另一种基于路径排序算法的知识推理系统。能够自动发现知识中蕴含的关联规则、提升推理准确度，进而大大优化知识推理的质量。

专利原理

本发明包括抽取路径、计算路径特征值、训练分类器、自动挖掘推理规则等要素，能够利用实体之间存在的路径去挖掘新的、还未出现的知识。

该专利应用在知识推理的过程中，可有效提升知识推理的效率，并能大幅度降低知识推理准备的工作量。该专利可广泛地用于知识图谱的补全、知识问答、知识推荐及个性化搜索场景。

在知识图谱的补全场景中，可通过在向量空间的推理，启发式地判断实体间的关系，实现知识图谱结构的完善。在知识问答场景中，可利用该技术提升复杂问题的答案匹配率，改善用户的使用体验。在知识推荐场景中，可通过该技术主动推断用户间的关联性，进而挖掘用户潜在的深度知识需求，配合协同过滤等推荐技术，改善推荐的效果。

在实践中，该专利在金融、生物医药、智能制造等行业的行业图谱应用中，可以发挥较大作用。例如改善生物医药行业的药物图谱、疾病图谱、基因图谱、蛋白质图谱等图谱分类准确度，以及开展药物-蛋白质、药物-药物、药物-副作用等方面相互作用的关系推理。

渊亭科技坚持创新引领，持续领跑认知决策智能领域，截至目前已拥有人工智能类发明专利和软著逾200项。未来将不断培育高质量发明创造，加速科技创新突破，为企业高质量发展提供强有力的科技支撑。