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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于对比学习和异构图注意力网络的作者名称消歧方法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：CN115481247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202211151607.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于对比学习和异构图注意力网络的作者名称消歧方法是由宫继兵;房小涵;彭吉全;赵祎;赵金烨;王成龙;黄朝园设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和异构图注意力网络的作者名称消歧方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对比学习和异构图注意力网络的作者名称消歧方法，属于知识图谱构建的实体消歧技术领域，包括使用MongoDB存取论文名称、作者、机构等信息，使用python的字符处理库对数据进行清洗，去除噪声获得更加规范的文本，清洗成适用于后续步骤的数据；使用对比学习对论文进行表征学习，获得论文的统一编码的嵌入；以纯度优先为原则对论文进行聚类，缓解论文过合并问题，得到论文簇；对上一步得到的论文簇使用异构图注意力网络进行对齐；提出过拆分检测和过拆分对齐算法，保证论文消歧质量。本发明更好的实现了同名作者消歧的消歧问题，在一定程度上解决了论文过合并和论文过拆分的问题。

本发明授权基于对比学习和异构图注意力网络的作者名称消歧方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和异构图注意力网络的作者名称消歧方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，数据预处理：使用MongoDB存取论文名称、作者、机构信息，使用python的字符处理库对数据进行清洗，去除噪声获得更加规范的文本，清洗成适用于后续步骤的数据； S2，论文表征学习：使用对比学习对论文进行表征学习，获得论文的统一编码的嵌入； 具体包括： S21，使用语言预训练模型BERT获取论文表征，此过程描述为： ； 式中，是作者a的第i篇论文，是论文对应的表征向量； S22，构造正例对，构造负例对，并对正例和负例进行组合； S23，引入训练的目标函数，训练的目标损失描述为： ； 式中，N为最小batch_size，是temperature超参数，为余弦相似度； S24，经过训练后最终得到论文的表示向量vi；S3，论文初步聚类：以纯度优先为原则对论文进行聚类，缓解论文过合并问题，得到论文簇； S4，论文簇的对齐：对上一步得到的论文簇使用异构图注意力网络进行对齐； S5，获得论文消歧结果：提出过拆分检测和过拆分对齐算法，保证论文消歧质量。

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燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438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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