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龙图腾网获悉南方科技大学;深圳大学;深圳海星港口发展有限公司申请的专利基于显著性正则化图神经网络的图分类方法及相关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：CN116894218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310459053.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于显著性正则化图神经网络的图分类方法及相关装置是由徐维娜;王向荣;吴宗泽;王瑾璠;袁端午设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于显著性正则化图神经网络的图分类方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于显著性正则化图神经网络的图分类方法及相关装置，所述方法包括获取待分类目标对应的图结构数据，并将所述图结构数据输入显著性正则化图神经网络；通过所述显著性正则化图神经网络确定所述待分类目标的分类类别；其中，所述显著性正则化图神经网络通过骨架网络学习节点特征矩阵，通过图神经记忆网络将节点特征矩阵提取为紧凑图特征表示，并基于紧凑图特征表示以及节点特征矩阵确定显著性分布向量，最后通过显著性分布向量规范骨架网络的聚合权重。这样使得显著性正则化图神经网络通过测量整紧凑图特征表示和节点特征矩阵之间的兼容性，而关注与图分类更相关的节点，并且能够为整个图学习更有效的表示，从而可以提高图分类任务的分类效果。

本发明授权基于显著性正则化图神经网络的图分类方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性正则化图神经网络的图分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分类目标对应的图结构数据，并将所述图结构数据输入显著性正则化图神经网络，其中，待分类目标为生化领域中的化学分子，图结构数据为基于待分类目标所形成的图结构，图结构数据包括节点和边，边用于反映节点之间的交互关系，每个节点和边均含有多维的特征向量用来表示节点或边所对应的属性，节点的特征向量用于区分该节点类型是碳原子或氢原子； 通过所述显著性正则化图神经网络确定所述待分类目标的分类类别，分类类别为化学分子的性质； 其中，所述显著性正则化图神经网络包括具有若干骨架网络层的骨架网络和具有若干图神经记忆层的图神经记忆网络，所述骨架网络用于学习图结构数据的节点特征矩阵，所述图神经记忆网络用于通过节点特征矩阵提炼图结构数据对应的紧凑图特征表示，并将所述紧凑图特征表示反作用于骨架网络，以通过基于紧凑图特征表示确定的显著性分布向量对所述骨架网络进行全局正则化； 所述显著性分布向量的确定过程具体包括： 基于骨架网络层确定的节点特征矩阵确定归一化K值，并基于图神经记忆网络确定的紧凑图特征表示确定归一化Q值； 基于相似性分数归一化函数、所述归一化K值和所述归一化Q值，确定所述显著性分布向量； 所述图神经记忆层包括交叉注意力单元，所述交叉注意力单元的Q值为基于前一紧凑图特征表示确定的，K值为基于当前节点特征矩阵确定的，V为基于当前节点特征矩阵确定的。

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方科技大学;深圳大学;深圳海星港口发展有限公司，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088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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