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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利一种基于图神经网络的相互作用预测方法和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：CN116825201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310737955.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于图神经网络的相互作用预测方法和系统是由张振中设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的相互作用预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的相互作用预测方法和系统，其中一实施例的相互作用预测方法包括：接收关系网络图并输入图神经网络，关系网络图包括多个节点和连接各节点的边，节点表示实体，边表示连接的实体间的关系；图神经网络分别计算每个节点、以及每个节点的邻居节点的差异性信息，根据差异性信息对各节点进行迭代更新，并输出各节点的表示向量；预测模块接收并根据各节点的表示向量进行节点对预测并输出预测结果。本发明提供的相互预测方法利用当前节点和邻居节点的差异信息和相似信息更新各节点的表示向量，能够减少迭代噪音、加快迭代速度、并提高迭代效率。

本发明授权一种基于图神经网络的相互作用预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的相互作用预测方法，其特征在于，包括： 接收关系网络图并输入图神经网络，所述关系网络图为根据蛋白质-蛋白质相互作用网络形成的，包括多个节点和连接各节点的边，所述节点表示包含蛋白质属性的蛋白质实体，所述边表示连接的所述蛋白质实体间的相互作用关系； 所述图神经网络分别计算每个节点与所述每个节点的邻居节点的差异性信息，根据所述差异性信息对各节点进行迭代更新，并输出各节点的表示向量； 预测模块接收并根据各节点的表示向量进行节点对预测并输出预测结果，所述预测结果为所述蛋白质实体间相互作用的预测结果，用于揭示细胞调控机制； 所述图神经网络分别计算每个节点与所述每个节点的邻居节点的差异性信息，根据所述差异性信息对各节点进行迭代更新，并输出各节点的表示向量进一步包括：在每次迭代过程中执行以下步骤： 所述图神经网络分别计算每个节点与所述每个节点的邻居节点的差异性信息； 根据所述差异性信息重构消息、并通过消息传递方式对各节点进行迭代更新，输出各节点的表示向量； 所述图神经网络分别计算每个节点与所述每个节点的邻居节点的差异性信息进一步包括： 其中，关系网络图包括N个节点，为节点和其所有的邻居节点在t时刻的差异性信息，表示t时刻节点的表示向量，表示t时刻节点的邻居节点的表示向量，表示节点的邻居节点的编号，为参数； 所述为使得当前节点的各邻居节点最大拟合所述当前节点的参数，满足： 其中，表示t时刻节点的表示向量，表示t时刻节点的邻居节点的表示向量。

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