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龍圖騰網獲悉燕山大學申請的專利一種基于關系聚合超圖的節點分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115983341B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211685347.5，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權一種基于關系聚合超圖的節點分類方法是由郭景峰;張麗艷;李洋;王晶;李山山;魏寧設計研發完成，并于2022-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于關系聚合超圖的節點分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于關系聚合超圖的節點分類方法，屬于復雜網絡技術領域，解決現有超圖構建方法單一，易造成部分高階信息損失，影響節點分類準確率問題；方法包括以下步驟：分別基于節點間顯式關系和隱式關系構建顯式和隱式超邊；采用全局注意力機制，計算節點與其共享隱式超邊的鄰居節點之間的重要性，并將其定義為隱式特征相關性系數；將隱式關系做為補充信息，與顯式關系相聚合，生成關系聚合的超圖結構；對生成的超圖結構的關聯矩陣進行加權計算，通過超圖神經網絡將聚合特征沿頂點?超邊?頂點的路徑進行傳遞，得到節點的嵌入表示，用softmax分類器進行節點分類任。

本發明授權一種基于關系聚合超圖的節點分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于關系聚合超圖的節點分類方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、根據高階關系圖數據的結構及節點特征定義顯式和隱式關系； S2、根據顯式關系，構建顯式超邊； 所述S2的具體操作如下： 傳統超圖：傳統超圖用G＝V,E表示，其中V＝{v1,…,vn}表示n個節點集合，E＝{e1,…,em}表示超圖中m條超邊的集合，其中每條超邊為一個無序節點集合當超邊連接節點個數為2時，超圖退化成普通圖； 不同于一條邊只能連接兩個頂點的傳統圖，超圖結構中不限制頂點的度，即每條超邊可以連接任意多個頂點，因此稱之為圖的高階表示，將由顯式關系構建的傳統超圖定義為顯式超圖，稱E為顯式超邊； S3、根據隱式關系，構建隱式超邊； 所述S3中，采用KNN和K-means兩種方法，從局部和全局兩個角度提取節點間高階關系，構建隱式超邊，為了捕捉特征空間中的全局信息，避免噪聲數據及離群點以及參數選取欠佳帶來的影響，采用K-MEANS方法對KNN產生的超邊進行修正，基于隱式關系的超邊集為其中p條超邊由KNN生成，q條超邊由k-means生成； S4、定義隱式特征相關性系數，采用全局注意力機制，計算隱式超邊中目標節點與鄰居節點間的重要性，并與顯式超邊聚合生成關系聚合的超圖結構； 所述S4的具體操作為： 隱式特征相關性系數αij：隱式超邊集中，節點與其共享隱式超邊的鄰居節點之間的重要性系數eij為節點間相似性系數，Zi為節點的鄰居節點集合，exp為以e為底的指數函數； 關系聚合的超圖RAH：設有節點集V＝{v1，v2,…,vn}，在顯式超邊E和隱式超邊El中，存在節點vi∈E,vj∈El且若αij≥β，即存在與目標節點的隱式特征相似性系數大于閾值β，則將vj補充至E中，生成新的超邊EA，構成關系聚合的超圖結構GA＝V,EA,W，其中W為代表頂點屬于不同超邊的權重矩陣，當El＝{Φ}時，RAH退化為傳統超圖； S5、采用超圖神經網絡對生成的關系聚合超圖結構進行嵌入表示； S6、將訓練后的節點嵌入表示送入softmax分類器，根據固有標簽進行節點分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街438號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。