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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于多重信息融合及图优化的社交网络对齐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：CN116776008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310740179.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于多重信息融合及图优化的社交网络对齐方法及系统是由熊菲;彭劲恺;周洪德;孙浩然设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重信息融合及图优化的社交网络对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多重信息融合及图优化的社交网络对齐方法及系统，属于互联网社交网络技术领域，根据构建的社交网络用户图数据，获取用户的结构信息、用户的行为信息和用户的属性信息；根据构建的优化模型；分别获取了源网络节点结构嵌入矩阵到目标网络结构信息嵌入矩阵、行为信息嵌入矩阵以及属性信息嵌入矩阵的传输矩阵，计算得到源网络和目标网络的三个节点嵌入相似度矩阵；基于门控机制获取融合嵌入相似度矩阵，获取用户对齐节点。本发明提取了用户的语义特征，减少了网络结构的稀疏，无需预训练数据，更适合大规模网络的需求；通过用户属性特征和网络拓扑特征的学习，降低了结构噪声和属性噪声的干扰，提高了跨社交网络用户对齐的准确性。

本发明授权基于多重信息融合及图优化的社交网络对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多重信息融合及图优化的社交网络对齐方法，其特征在于，包括： 根据构建的社交网络用户图数据，基于中心性原理获取用户的结构信息，基于多源网络的文本获取用户的行为信息，基于多跳邻居聚合的图神经网络模型获取用户的属性信息； 根据基于图最优化理论构建的优化模型；分别获取源网络节点结构嵌入矩阵到目标网络结构信息嵌入矩阵、行为信息嵌入矩阵以及属性信息嵌入矩阵的传输矩阵； 基于传输矩阵计算得到源网络和目标网络的三个节点嵌入相似度矩阵；对于源网络和目标网络的节点结构信息、节点行为信息以及节点属性信息，分别做最优化传输，得到对应的转移矩阵，通过余弦相似度可以得到三个相似形矩阵为结构相似性矩阵，行为相似性矩阵，以及属性相似性矩阵；基于门控机制融合这三个相似性矩阵： ； ； ； ； ； 其中，表示隐藏层输出向量，表示可学习的参数矩阵，表示计算得到的门控向量，表示最终得到的融合节点相似性矩阵，是神经网络的损失函数，分别控制节点结构相似性、节点行为相似性以及节点属性相似性的重要程度；是激活函数； 基于门控机制获取融合嵌入相似度矩阵，获取用户对齐节点。

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北京交通大学，其通讯地址为：100044 北京市海淀区西直门外上园村3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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