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龙图腾网获悉中国科学院大学;北京中医药大学申请的专利基于因果图的模型预测过程的可解释方法及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：CN120688647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510613929.X，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权基于因果图的模型预测过程的可解释方法及装置是由赵彤;王怀玉;陈烨升;王济;王琦;高随祥设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果图的模型预测过程的可解释方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于因果图的模型预测过程的可解释方法及装置，方法包括：采用目标场景的高维结构化数据，构建用于描述特征间相关作用关系的全局因果图；全局因果图中的节点为变量，有向边为变量间的因果关系；对全局因果图进行聚类、剪枝，得到剪枝后的多个子图；对每个子图使用预设图神经网络模型进行分类预测，得到每个子图对应的GNN分类子模型；将每个子图对应的GNN分类子模型综合为集成模型，得到预测模型；提取多个子图的共有部分，得到公共子图；根据公共子图，对预测模型进行可解释，得到可解释性报告。因此，采用本申请实施例，可满足特殊场景对模型可解释性的严苛要求，能有效建立特殊场景对模型决策的信任机制。

本发明授权基于因果图的模型预测过程的可解释方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于因果图的模型预测过程的可解释方法，用于医疗诊断，医疗数据中患者的年龄、性别、症状作为节点，其特征在于，所述方法包括： 采用目标场景的高维结构化数据，高维结构化数据包括患者的年龄、性别、症状、检查结果，构建用于描述特征间相关作用关系的全局因果图；所述全局因果图中的节点为变量，有向边为变量间的因果关系； 对所述全局因果图进行聚类、剪枝，得到剪枝后的多个子图； 所述对所述全局因果图进行聚类、剪枝，得到剪枝后的多个子图，包括： 对所述全局因果图中的所有节点进行聚类，以将相互之间连边密集的节点划分到同一社区，得到节点聚类结果； 基于所述节点聚类结果，对所述全局因果图的节点和边进行剪枝操作，得到剪枝后的多个子图； 对每个子图使用预设图神经网络模型进行分类预测，得到每个子图对应的GNN分类子模型； 将所述每个子图对应的GNN分类子模型综合为集成模型，得到预测模型； 提取所述多个子图的共有部分，得到公共子图； 所述提取所述多个子图的共有部分，得到公共子图，包括： 统计每个变量在各子图中的出现次数，得到变量出现次数列表； 根据所述变量出现次数列表，筛选出现次数超过预设次数阈值的变量，得到公共变量集合； 从所述全局因果图中，提取所述公共变量集合中各公共变量之间的有向边，输出公共子图的边列表； 根据所述公共变量集合与所述公共子图的边列表，构建公共子图； 根据所述公共子图，对所述预测模型进行可解释，得到可解释性报告。

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中国科学院大学;北京中医药大学，其通讯地址为：101408 北京市怀柔区雁栖湖东路1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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