面向信息物理系统的知识图谱级联学习模型：结构增强与表示优化的协同机制

针对CPS(信息物理系统)中传感器数据构建的知识图谱存在不完整、不可靠问题，研究团队提出知识图谱级联学习模型KGCL-CPS，通过图结构学习(GSL)与图表示学习(GRL)的级联迭代优化，结合多特征增强和稀疏剪枝技术，在节点分类任务中准确率提升2.7%，链接预测任务MRR提高1.35%，为工业物联网知识图谱应用提供新范式。

　　

在工业4.0时代，信息物理系统(Cyber-Physical Systems, CPS)通过传感器网络实现物理世界与数字世界的深度融合，而知识图谱(Knowledge Graph)作为结构化语义网络，已成为连接CPS与人工智能的关键桥梁。然而，现有研究普遍忽视了一个致命问题：CPS知识图谱主要依赖传感器采集数据构建，受限于设备精度、环境干扰等因素，这些图谱常存在节点缺失、关系不可靠等缺陷，直接使用原始图谱会导致下游任务模型性能显著下降。据Yang等学者2024年研究显示，这种"垃圾进垃圾出"的数据质量问题，严重制约了数字孪生(Digital Twin)和智能问答系统等关键应用的发展。

为破解这一难题，来自中国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果。研究人员创造性地提出知识图谱级联学习模型KGCL-CPS，其核心技术在于将图结构学习(Graph Structure Learning, GSL)与图表示学习(Graph Representation Learning, GRL)进行协同优化：首先通过多特征融合和Top-K稀疏剪枝重构邻接矩阵，再采用双层级注意力机制（实体级与关系级）进行表示学习，最终通过包含平滑性、稀疏性和连通性约束的复合损失函数实现结构-表示的双向增强。实验证明，这种"边优化拓扑，边学习特征"的级联策略，能有效挖掘传感器数据中隐藏的关联模式。

【关键技术方法】
研究采用四大核心技术：1) 基于多视图相似性的图结构增强模块，融合节点属性、拓扑结构和语义特征；2) 引入Top-K算法的稀疏剪枝技术，保留显著连接；3) 多级图注意力网络(Multi-level Graph Attention Network)实现异质关系路径的语义聚合；4) 融合平滑度‖?A‖_F²、稀疏度‖A‖₁和连通性tr(X^TLX)的复合损失函数。使用来自工业物联网的CPS-KG和SmartCity-KG两个数据集验证性能。

【研究结果】
• 多特征图增强：通过Jaccard相似度、余弦相似度和转移概率矩阵的线性组合，使邻接矩阵A的Frobenius范数误差降低38.7%，显著提升潜在关系识别能力。
• 稀疏剪枝优化：采用基于排序的Top-K策略，将原始图边数压缩至15%-20%的同时，关键路径保留率达92.4%，证明剪枝能有效消除噪声连接。
• 多级注意力机制：实体级注意力权重α^e与关系级权重α^r的协同计算，使异质语义融合效率提升21.3%，在医疗设备故障分类任务中F1-score达89.2%。
• 复合损失函数：通过拉普拉斯矩阵L的特征值分析证明，新损失函数使图连通性指标λ₂/λ_n提升1.8倍，结构鲁棒性显著增强。

【结论与展望】
该研究首次实现CPS知识图谱中结构学习与表示学习的端到端协同优化，实验表明：1) 在节点分类任务中，准确率较GCN、GAT等基线模型平均提升2.7%；2) 链接预测任务的MRR(平均倒数排名)提高1.35%；3) 重构的图结构使关键实体识别率提升19.8%。正如Shi和Jiang(2024)指出，这种"边建图边学习"的范式，为构建高可靠性工业知识图谱开辟了新路径。未来工作将探索动态CPS场景下的增量学习机制，并研究知识图谱与数字孪生的深度集成方案。