【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开一种实现机器遗忘方法、系统、设备和可读存储介质，涉及人工智能应用。
技术介绍
1、知识图谱嵌入作为一种人工智能模型，通过数学表达将知识图谱中的离散实体和关系映射到低维向量空间，使得这些向量能够保留原始图谱中的语义和结构信息。知识图谱嵌入模型简化了知识图谱的表示，并为知识图谱在多种的任务下的应用奠定了良好的基础。
2、高效地在人工智能模型中剔除特定数据的影响，特定数据，例如涉及用户隐私的数据，并保留模型的整体性能，此类任务被称为机器遗忘（machine unlearning）任务，借助机器遗忘，可以用较低的成本消除模型中特定数据的影响，以实现对用户隐私的保护。
3、机器遗忘主要适用于在固定、预定义的知识图谱上进行遗忘任务，假设实体和关系已经是已知的。由于隐私保护的需求，用户关注的隐私内容往往是具有一致性的，例如个人信息、详细的地址、工作单位等。这些内容在不同的遗忘任务中可能会有相似性，但现有方法没有考虑到这种任务之间的内在联系。导致现有方法的泛化能力较差，无法在不同场景下高效地进行遗忘任务。
<...【技术保护点】
1.一种实现机器遗忘方法，其特征是包括：
2.根据权利要求1所述的一种实现机器遗忘方法，其特征是步骤2中将子图视为不同的任务场景，包括：
3.根据权利要求1所述的一种实现机器遗忘方法，其特征是步骤2中在不同的任务场景中对元知识进行捕捉，包括：
4.根据权利要求3所述的一种实现机器遗忘方法，其特征是步骤2中，包括：
5.一种实现机器遗忘系统，其特征是包括数据获取模块、元知识捕捉模块、基模型管理模块和遗忘模块，
6.根据权利要求5所述的一种实现机器遗忘系统，其特征是元知识捕捉模块将子图视为不同的任务场景，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种实现机器遗忘方法，其特征是包括：
2.根据权利要求1所述的一种实现机器遗忘方法，其特征是步骤2中将子图视为不同的任务场景，包括：
3.根据权利要求1所述的一种实现机器遗忘方法，其特征是步骤2中在不同的任务场景中对元知识进行捕捉，包括：
4.根据权利要求3所述的一种实现机器遗忘方法，其特征是步骤2中，包括：
5.一种实现机器遗忘系统，其特征是包括数据获取模块、元知识捕捉模块、基模型管理模块和遗忘模块，
6.根据权利要求5所述的一种实现机器遗忘系统，其特征是元知识捕捉模块将子...
【专利技术属性】
技术研发人员：张峰，张建利，李新，刘学成，徐乃星，刘炳辰，张辉，
申请(专利权)人：浪潮软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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