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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于图对比学习的引文网络节点分类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：CN117077026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310874661.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于图对比学习的引文网络节点分类方法及系统是由梁吉业;李志强;王杰;梁建青设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图对比学习的引文网络节点分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及引文网络节点分类技术领域，提供了一种基于图对比学习的引文网络节点分类方法及系统，方法包括：将引文网络图数据利用数据增强获得两个增强视图，经编码器获得增强视图节点嵌入表示；基于原始图数据利用K‑means聚类算法进行节点聚类，基于聚类结果设置伪标签，同类节点共享相同伪标签；利用PU学习概率估计器，获得节点样本相对于锚点为正例的概率表示；计算节点负例倾向评分；融合原始视图负例倾向评分和增强视图余弦相似度构建节点负例衡量指标；训练模型获得优化的节点嵌入表示；根据嵌入表示获得节点分类结果。本发明充分利用PU学习，使图对比学习获得更具判别性的表征，以提高图对比学习引文网络节点分类性能。

本发明授权一种基于图对比学习的引文网络节点分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图对比学习的引文网络节点分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S11：获取引文网络原始视图数据G＝V,E；通过两个增强函数，分别获得原始视图数据的第一增强视图和第二增强视图，然后通过编码器获得节点的嵌入表示；其中，V表示节点集合，E表示边集合，其中，任意一个节点在第一增强视图中的嵌入ui被视为锚，在第二增强视图中的嵌入vi视为正例，两个增强视图中其他节点嵌入视为负例； S12：在引文网络原始图数据上构建PU数据x,y,s，其中x为节点样本，y∈{0,1}，s∈{0,1}为二进制标签，然后对同一视图内的所有节点进行无监督聚类，基于聚类结果对所有节点设置伪标签，属于同一类的节点共享相同的伪标签； S13：引入PU学习方法，将获取到的节点特征和伪标签输入PU学习概率估计器；获得节点样本相对于锚点为正例的概率表示py＝1|x； S14：计算原始视图中节点样本的负例倾向评分，根据各个节点的负例倾向评分和对应的增强视图中样本相对于锚点的余弦相似度，计算各个节点在第一增强视图和第二增强视图对应的负例衡量指标； S15：根据两个增强视图中的负例衡量指标分别计算各个节点在两个增强视图中的加权图对比损失，并根据所有节点在两个增强视图中的加权图对比损失计算总损失，通过总损失进行训练获得节点的优化嵌入表示； S16：将获取到的节点新的嵌入表示输入逻辑回归节点分类模型，经过softmax操作获得优化的图对比学习引文网络任务节点分类结果。

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山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市坞城路92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”。

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