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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种有向图嵌入表示模型的构建方法、嵌入表示学习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：CN117059159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311086583.X，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权一种有向图嵌入表示模型的构建方法、嵌入表示学习方法是由黄庆明;倪文鑫;许倩倩;姜阳邦彦;操晓春设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有向图嵌入表示模型的构建方法、嵌入表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种有向图嵌入表示模型的构建方法，所述方法包括：T1、构建初始模型，所述初始模型包括特征获取模块和拓扑信息聚合模块；T2、获取有向图对所述初始模型进行多轮迭代训练以得到有向图嵌入表示模型，且每轮迭代训练包括：T21、获取每一实体对应的当前轮特征表示；T22、获取每一实体对应的当前轮拓扑表示；T23、从所述有向图的所有实体中随机选择多个实体作为多个正样本，并构建与每个正样本对应的负样本集合；T24、获取每个正样本对应的当前轮特征表示和当前轮拓扑表示，以及每个负样本对应的当前轮拓扑表示；T25、按照预设的损失函数计算当前轮迭代损失，并根据当前轮迭代损失更新所述初始模型的参数。

本发明授权一种有向图嵌入表示模型的构建方法、嵌入表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种有向图嵌入表示模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： T1、构建初始模型，所述初始模型包括特征获取模块和拓扑信息聚合模块； T2、获取蛋白质合成物对应分子结构的有向图，并基于获取的有向图对所述初始模型进行多轮迭代训练以得到有向图嵌入表示模型，其中，所述蛋白质合成物包括多种蛋白质分子，所述有向图中包括多个实体和多条连接任意两实体之间的有向边，且实体为所述蛋白质合成物中任意蛋白质分子，每轮迭代训练包括： T21、通过所述特征获取模块获取所述有向图中每一实体对应的当前轮特征表示； T22、通过所述拓扑信息集合模块提取所述有向图中每一实体的拓扑信息以获取每一实体对应的当前轮拓扑表示； T23、从所述有向图的所有实体中随机选择多个实体作为多个正样本，并构建与每个正样本对应的负样本集合，其中，所述负样本集合包括多个负样本，每个负样本为从其对应正样本实体以外的实体中随机选择的实体； T24、基于步骤T21得到的每一实体对应的当前轮特征表示以及步骤T22得到的每一实体对应的当前轮拓扑表示，获取所述步骤T23中构建的每个正样本对应的当前轮特征表示和当前轮拓扑表示，以及每个负样本对应的当前轮拓扑表示； T25、基于步骤T24得到的每个正样本对应的当前轮特征表示和当前轮拓扑表示，以及每个负样本对应的当前轮拓扑表示，按照预设的损失函数计算当前轮迭代损失，并根据当前轮迭代损失更新所述初始模型的参数。

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计算技术研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村科学院南路6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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