买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于图神经网络的架构恢复方法和架构恢复装置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：CN116821734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310559130.8，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于图神经网络的架构恢复方法和架构恢复装置是由张天;潘敏学;王志星设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的架构恢复方法和架构恢复装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的架构恢复方法和架构恢复装置，该方法步骤S1：输入软件系统每个文件中的语义信息；S2：输入软件系统文件之间的依赖关系；S3：将S1和S2获取的软件的信息整合为图的数据结构；S4：使用无监督图神经网络算法将S3得到图数据结构进行训练得到每个节点的向量表达；S5：使用无监督聚类算法K‑means算法将S4步骤获取的图数据中的节点的向量表达进行聚类，根据设定的K值将节点分为K类，得到每个文件节点具体的类别，每个节点代表了软件架构的某一类，共同构成了一个软件的架构。

本发明授权一种基于图神经网络的架构恢复方法和架构恢复装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的架构恢复方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：输入软件系统每个文件中的语义信息； 所述的文件中的语义信息是软件产品源代码文件中单词的集合，包含宏，变量名和函数名以及注释中出现的单词； 所述的文件中的语义信息是由clang或llvm程序语义分析工具提取的文本数据； S2：输入软件系统文件之间的依赖关系； 所述的依赖关系是指软件产品源代码文件之间的调用关系，包括include依赖，函数依赖，符号依赖，使用静态分析以及动态分析获取； S3：将S1和S2获取的软件的信息整合为图的数据结构；其具体包括如下步骤： S31：使用pyg.data库中的data数据结构来表示图的数据，首先将S1中的获取的语义单词向量化，向量中每个位代表的是单词是否出现在文件中，向量对应的位为1表示单词出现在文件中，对应的位为0代表单词不在文件中； S32：将S2获取的图的依赖边使用邻接矩阵表示，将S31中的文件向量赋值在pyg.data.x中，将邻接矩阵赋值到pyg.data.edge中，作为图的边的信息； S4：使用无监督图神经网络算法将S3得到图数据结构进行训练得到每个节点的向量表达； S5：使用K-means算法将S4步骤获取的图数据中的节点的向量表达进行聚类，根据设定的K值将节点分为K类，得到每个文件节点具体的类别，每个节点代表了软件架构的某一类，共同构成了一个软件的架构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。