中国科学院计算技术研究所刘静获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115115862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210553500.2，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法及系统是由刘静;郝沁汾;叶笑春;范东睿设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法和系统，所述方法主要包括一阶节点级知识蒸馏和二阶关系级知识蒸馏两部分，有效解决了数据标签不精确和异构高阶关系语义建模困难这两个问题。具体来说，该方法通过进行节点级知识蒸馏，对预训练异构教师模型的单个节点语义进行编码；通过进行关系级知识蒸馏，对预训练异构教师模型的不同类型节点之间的语义关系进行建模。通过整合节点级知识蒸馏和系级知识蒸馏,这种高阶关系知识蒸馏方法成为一种实用且通用的训练方法，适用于任意的异构图神经网络，不仅提升了异构学生模型的性能和泛化能力，而且保证了对异构图神经网络的节点级和关系级知识提取。
本发明授权基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法，其特征在于，包括： 步骤S1、分别获取待蒸馏知识的异构图神经网络模型，作为教师模型，获取待接受知识的异构图神经网络模型，作为学生模型，获取该教师模型和该学生模型的输出层的模型预测值和中间图卷积层异构节点嵌入表示； 步骤S2、基于该教师模型和该学生模型的模型预测值，通过节点级知识蒸馏提取该教师模型的一阶节点级软标签知识； 步骤S3、基于该教师模型和该学生模型的中间图卷积层嵌入表示，通过关系级知识蒸馏提取该教师模型的二阶关系级异构语义知识； 步骤S4、整合该一阶节点级软标签知识和该二阶关系级异构语义知识，得到高阶关系知识，基于该高阶关系知识训练该学生模型，使用训练完成的学生模型用于指定任务； 训练集样本包含电影名称、导演、演员、电影类别，且该指定任务包括将待分类的电影名称和或导演和或演员输入至该学生模型，得到其所属的电影类别。
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