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龍圖騰網獲悉京東科技信息技術有限公司申請的專利圖池化、分類模型訓練、重建模型訓練方法和裝置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：CN114155410B 。

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：202111499659.2，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權圖池化、分類模型訓練、重建模型訓練方法和裝置是由詹憶冰;劉闖設計研發完成，并于2021-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖池化、分類模型訓練、重建模型訓練方法和裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了一種圖池化方法和裝置，涉及深度學習等技術領域。該方法的一具體實施方式包括：獲取圖結構數據；對圖結構數據中的各個初始節點的特征進行重要性評分，得到各個初始節點的分數向量；基于所有初始節點和各個初始節點的分數向量，確定待處理節點，待處理節點的數量小于或等于初始節點的數量；基于待處理節點的特征和待處理節點中各個待處理節點之間的結構關系，得到圖結構數據的表征。該實施方式提高了圖池化的效率、魯棒性和準確率。

本發明授權圖池化、分類模型訓練、重建模型訓練方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖池化方法，所述方法包括： 基于圖結構數據采集設備和圖卷積神經網絡獲取圖結構數據，所述圖結構數據包括：初始節點的特征以及各個初始節點之間的結構關系；其中，所述圖結構數據基于對商品的屬性進行抽象得到或基于對生物分子結構進行抽象得到，初始節點的特征用于表征所述圖結構數據中對象的位置、類型和大小中的至少一種，初始節點之間的結構關系用于表征各個初始節點之間的位置關系和或依賴關系； 采用神經網絡模型對所述圖結構數據中的各個初始節點的特征進行重要性評分，得到各個初始節點的多維的分數向量； 基于所有初始節點和各個初始節點的分數向量，確定待處理節點，所述待處理節點的數量小于或等于初始節點的數量； 基于所述待處理節點的特征和所述待處理節點中各個待處理節點之間的結構關系，得到所述圖結構數據的表征；基于所述圖結構數據的表征，得到生物分子性質類型或檢索商品；其中，所述圖結構數據的表征用于得到所述圖結構數據的分類結果，分類結果包括所述圖結構數據的類型、性質和風格中的至少一種。

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