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本发明公开了一种基于图神经网络的工控漏洞知识图谱关系补全方法，构建一个异构工业控制系统知识图谱，并在此基础上提出了一种潜在关系挖掘方法(R‑HetGNN)。该方法解决了知识图聚合中的多模态问题以及知识图异构问题。同时我们使用随机游走算法解决了多层邻域关系问题。最终通过实验证明了本发明方法的有效性。我们将自主爬取的各个漏洞库中的漏洞信息进行融合，构成漏洞知识图，并在图上进行相应实验。实验结果表明，本发明提出的方法比传统的知识推理方法效果高出大约10％‑35％。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310197259.9
Filing Date： 2023-03-03
Publication Date： 2023-06-23
Pub. No.： CN116304090A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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