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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種搜索數據挖掘方法、裝置、設備及存儲介質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：CN113535795B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202110004248.5，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權一種搜索數據挖掘方法、裝置、設備及存儲介質是由毛鐵崢;顏強;趙子元設計研發完成，并于2021-01-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種搜索數據挖掘方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及自然語言處理技術領域，具體是一種搜索數據挖掘方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法包括：獲取歷史搜索行為數據；基于所述歷史搜索行為數據構建關系網絡圖；基于所述關系網絡圖獲取多個節點樣本對；利用所述多個節點樣本對訓練圖神經網絡模型，得到所述關系網絡圖中各個節點的詞嵌入向量；其中，所述圖神經網絡模型包括圖神經網絡層，所述圖神經網絡層用于捕獲每個所述節點樣本對中的節點對應的相鄰節點集合，從所述相鄰節點集合中去除所述節點樣本對中的其他節點，得到目標節點集合，基于所述目標節點集合對所述節點進行特征聚合；根據所述詞嵌入向量對所述關系網絡圖中的各個節點與其他節點進行匹配，得到匹配結果。

本發明授權一種搜索數據挖掘方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種搜索數據挖掘方法，其特征在于，包括： 獲取歷史搜索行為數據，確定所述歷史搜索行為數據中的搜索詞條和文本； 基于所述歷史搜索行為數據構建關系網絡圖，所述關系網絡圖以所述搜索詞條和所述文本為節點； 基于所述關系網絡圖獲取多個節點樣本對； 構建圖神經網絡模型，所述圖神經網絡模型包括多層圖神經網絡層；以最小化各個所述節點樣本對中的節點之間的詞嵌入距離之和為目標，對所述圖神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的圖神經網絡模型；根據所述訓練后的圖神經網絡模型確定所述關系網絡圖中各個節點的詞嵌入向量；其中，所述圖神經網絡模型包括圖神經網絡層，所述圖神經網絡層用于捕獲每個所述節點樣本對中的目標節點對應的相鄰節點集合，從所述相鄰節點集合中去除每個所述節點樣本對中的預測目標，得到目標節點集合，基于所述目標節點集合對所述節點進行特征聚合；所述預測目標為每個所述節點樣本對中除所述目標節點之外的節點；所述節點樣本對包括正樣本對； 根據所述詞嵌入向量對所述關系網絡圖中的各個節點與其他節點進行匹配，得到匹配結果；所述匹配結果包括搜索詞條與文本的匹配對的集合，或搜索詞條與搜索詞條的匹配對的集合。

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