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龍圖騰網恭喜安徽大學申請的專利基于多粒度圖對比學習的節點分類方法及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：CN119357782B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202411931333.6，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于多粒度圖對比學習的節點分類方法及裝置是由趙姝;王滔;杜紫維;陳潔;段震設計研發完成，并于2024-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多粒度圖對比學習的節點分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提出了一種基于多粒度圖對比學習的節點分類方法及裝置，涉及圖對比學習技術領域，其中，該方法包括：多粒度空間構建模塊和多粒度對比學習模塊。多粒度空間構建模塊結合節點屬性更新鄰接矩陣，并使用粗化的方式構造融合屬性信息的粗粒度圖，基于原圖與粗粒度圖構成層次化的多粒度空間結構，多粒度對比學習模塊使用最粗粒度層對最粗粒度層的對比學習方法和最粗粒度層與更細粒度層的對比學習方法，得到優化的節點嵌入表示。基于圖節點嵌入表示進行節點分類，得到分類結果。采用上述方案的本申請在保證圖對比學習的性能的同時，有效減少了圖對比學習的時間成本，提升了節點分類的效率。

本發明授權基于多粒度圖對比學習的節點分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多粒度圖對比學習的節點分類方法，其特征在于，包括：從Coauthor-CS數據集中獲取圖結構數據，并對所述圖結構數據進行預處理；將預處理后的圖結構數據輸入圖對比學習模型，得到圖節點嵌入表示，其中，所述圖對比學習模型包括多粒度空間構建模塊和多粒度對比學習模塊，所述多粒度空間構建模塊結合節點屬性更新鄰接矩陣，并使用粗化的方式構造融合屬性信息的粗粒度圖，基于原圖與粗粒度圖構成層次化的多粒度空間結構，多粒度圖包括原圖和粗化次獲得的粗粒度圖，所述多粒度對比學習模塊通過最粗粒度層對最粗粒度層的對比學習方法和最粗粒度層對更細粒度層的對比學習方法得到優化的節點嵌入表示；基于圖節點嵌入表示進行節點分類，得到分類結果；其中，所述多粒度空間構建模塊，具體用于：將節點屬性信息融入鄰接矩陣，生成融合屬性信息的鄰接矩陣；使用粗化技術對融合屬性信息的鄰接矩陣進行迭代處理，構建融合屬性信息的粗粒度圖；基于原圖與各層粗粒度圖共同構成層次化的多粒度空間結構；其中，更新所述鄰接矩陣，包括：在圖上使用K-means算法根據節點特征進行聚類，并計算同一類節點之間的相似度，并將不同類節點之間的屬性相似度設為0；將節點之間的相似度與鄰接矩陣相融合形成新的鄰接矩陣；所述使用粗化技術對融合屬性信息的鄰接矩陣進行迭代處理，構建融合屬性信息的粗粒度圖，包括：對圖進行次粗化得到的粗粒度圖為： 其中，表示個節點的集合，表示條邊的集合，表示粗化m次的粗圖節點特征矩陣；較更細粒度的圖為；所述基于原圖與各層粗粒度圖共同構成層次化的多粒度空間結構，包括：基于原圖和粗粒度圖形成層次化的多粒度空間結構。

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安徽大學，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市蜀山區九龍路111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”。