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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種用戶數據關聯挖掘處理方法及系統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：CN120123599B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510621751.3，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種用戶數據關聯挖掘處理方法及系統是由劉旭澤;李新澤;李書漢;趙宇海設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用戶數據關聯挖掘處理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種用戶數據關聯挖掘處理方法及系統，涉及數據處理技術領域。該方法通過關聯模型初步挖掘各個數據之間的關聯關系，結合圖神經網絡模型從各節點與鄰居節點中挖掘出隱藏在數據中的隱式關聯關系；通過引入時間衰減因子動態調整圖神經網絡模型邊權重，使模型更關注近期數據，減少過時數據的影響；同時，預設局部重新訓練機制，當新增數據占比超過預設閾值時，觸發局部重新訓練機制，由此對新增數據單獨進行聚合分析，從而能夠快速響應數據變化，減少全局更新的計算成本，提升模型的實時性。該方法能挖掘出隱藏在數據中的隱式關聯關系，并實時關注用戶數據中最新行為數據，以響應用戶數據的變化。

本發明授權一種用戶數據關聯挖掘處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用戶數據關聯挖掘處理方法，其特征在于，包括： 以社交網絡用戶數據為節點，各數據之間的關聯關系為邊，構建具有圖結構的關聯模型； 將社交網絡用戶數據的多維特征轉化為節點屬性，每個用戶對應一個節點，節點的屬性向量包含用戶的所有特征； 定義三類邊，三類邊包括行為邊、社交邊以及時空邊； 構建鄰接矩陣和特征矩陣； 基于圖數據庫對所設定的節點與邊進行存儲，得到具有圖結構的關聯模型； 基于圖神經網絡模型對圖結構的關聯模型中任意一個節點特征的鄰居節點特征進行聚合，得到聚合后的特征向量；對每個節點逐個進行聚合，使每個節點特征在多層網絡中傳播，從中捕捉出復雜的關聯結構； 引入時間衰減因子，動態調整圖神經網絡模型中邊的權重值；獲取社交網絡用戶數據的歷史更新趨勢數據，將歷史更新趨勢數據劃分為多時段更新趨勢數據；基于時間衰減因子對多時段更新趨勢數據分配不同的權重； 所述時間衰減因子采用指數衰減模型進行計算； 在多時段更新趨勢數據獲得不同的權重后，基于各時段中邊與節點之間的關聯結構，動態調整圖神經網絡模型中邊的權重值； 設定增長閾值，若用戶新增數據占比超過增長閾值時，則觸發局部重新訓練機制，重新訓練圖神經網絡模型，用于支持實時數據流處理； 獲取社交網絡用戶數據的歷史增長流量，基于歷史增長流量設定增長閾值；基于增長閾值，設定局部重新訓練觸發機制；獲取實時社交網絡用戶數據，并在設定的時間窗口內，計算新增數據的占比；當新增數據占比超過預設的增長閾值時，以受新增數據影響的節點為中心，構建局部子圖，局部子圖僅包含與新增數據相關的節點和邊；在局部子圖上重新訓練圖神經網絡模型，更新節點和邊的權重，得到新增數據的關聯關系，并將局部子圖的更新結果同步到圖神經網絡模型的全局中，確保圖神經網絡模型能夠及時反映新增數據的變化； 基于訓練的圖神經網絡模型挖掘用戶之間隱含的關聯信息，推薦潛在好友。

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東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路三號巷11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”。