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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于簇特征学习的学术论文聚类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：CN117216261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310933514.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于簇特征学习的学术论文聚类方法及系统是由吕鹏;贾萌萌;李智鹏;刘琰;范加兴设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于簇特征学习的学术论文聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于机器学习的学术论文分析技术领域，特别涉及一种基于簇特征学习的学术论文聚类方法及系统，将待聚类的学术论文引用网络或协作网络对象表示为属性图G，利用节点表示学术论文，利用边表示学术论文之间的引用关系或论文作者之间的协作关系，所有学术论文节点之间的连边关系构成邻接矩阵，并由各学术论文节点标题特征向量组成节点属性矩阵；构建图编码将属性图G节点编码到特征空间中，通过组判别损失函数对图编码器进行迭代训练，学习获取属性图G中节点嵌入的簇特征；基于K‑means算法对属性图G中包含簇特征信息的节点嵌入进行聚类分析，以获取待聚类学术论文对象的聚类划分结果。本发明可提高并强化论文节点簇特征学习能力，以提升各论文节点聚类效果。

本发明授权基于簇特征学习的学术论文聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于簇特征学习的学术论文聚类方法，其特征在于，包含： 将待聚类的学术论文引用网络或协作网络对象表示为属性图G，其中，利用节点表示学术论文，利用边表示引用网络中学术论文之间的引用关系或协作网络中论文作者之间的协作关系，所有学术论文节点之间的连边关系构成邻接矩阵，并由各学术论文节点标题特征向量组成节点属性矩阵； 构建图编码器使所有属性图G节点编码到特征空间中，并通过预设的组判别损失函数对图编码器进行迭代训练，以学习获取属性图G中节点嵌入的簇特征，其中，簇特征包含节点本身特征及节点之间的联系和拓扑结构，一个数据集的所有簇特征组合在一起呈现的是数据集的全局特征，每次迭代过程中，首先，基于对比学习理论来构建正负样本组，在簇特征学习中通过拉远正负样本组之间的节点分布来学习并获取趋近原始节点分布的正样本节点嵌入，以基于样本节点嵌入来进行聚类分析；且在簇特征学习中，将当前正、负样本的节点属性矩阵和邻接矩阵分别作为图编码器的输入，基于图编码器中的图神经网络来获取对应正样本节点嵌入向量和负样本节点嵌入向量；基于正样本节点嵌入向量和负样本节点嵌入向量的合并聚合，并通过最小化预设二元交叉熵目标损失函数来更新编码器参数；基于正样本节点嵌入向量计算正样本节点两两之间的相似度，基于相似度构建相似度矩阵，并为每个节点选取前k个高相似度的邻居节点来构建新的连接边，以新的连接边来更新并获取当前迭代轮次中的增强邻接矩阵； 基于K-means算法对属性图G中包含簇特征的节点嵌入进行聚类分析，获取待聚类学术论文引用网络或协作网络对象的聚类划分结果。

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人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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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