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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向异构社交网络分布外泛化的社交标签预测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：CN116956081B 。

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：202310720948.3，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权面向异构社交网络分布外泛化的社交标签预测方法及系统是由况琨;张瑞豪;陈政聿;吴飞设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向异构社交网络分布外泛化的社交标签预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向异构社交网络分布外泛化的社交标签预测方法及系统。本发明包括如下步骤：1将社交网络数据构建为异构社交网络图；2对异构社交网络图进行初始的聚类划分；3将经过聚类后的异构社交网络图输入基于图神经网络的自适应邻域传播模块中，在图中已有的社交信息标签监督下对自适应邻域传播模块进行一轮参数优化；4利用经过新一轮参数优化后的自适应邻域传播模块，对异构社交网络图重新进行图特征信息的提取，然后利用更新后的图特征信息重新进行聚类簇划分；5重复迭代，完成自适应邻域传播模块的训练并用于预测。本发明对训练集分布外的异构社交网络数据具有较强的鲁棒性和准确率，可准确预测用户标签。

本发明授权面向异构社交网络分布外泛化的社交标签预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向异构社交网络分布外泛化的社交标签预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、将部分带有社交信息标签的社交网络数据构建为异构社交网络图，图中的每个节点代表一个用户，若用户与用户之间存在社交关系则在对应的两个用户节点之间建立边连接，若用户与用户之间不存在社交关系则在对应的两个用户节点之间不存在边连接； S2、以异构社交网络图的节点特征和邻边数据初始化图特征信息，从异构社交网络图中随机选择若干个节点确定聚类中心，并将图中的所有节点通过环境聚类模块划分成若干个聚类簇，每个聚类簇构成异构社交网络图中的一个图环境； S3、将经过聚类后的异构社交网络图输入基于图神经网络的自适应邻域传播模块中，在图中已有的社交信息标签监督下对自适应邻域传播模块进行一轮参数优化；所述自适应邻域传播模块中，由不变传播层融合图中的高阶和低阶邻域信息，并通过自适应传播来捕捉自适应邻域信息，生成自适应传播步骤，并用生成的自适应传播步骤调整节点特征后再进行节点社交信息标签的预测； S4、利用经过新一轮参数优化后的自适应邻域传播模块，对异构社交网络图重新进行图特征信息的提取，然后利用更新后的图特征信息重新计算当前每个聚类簇的聚类中心，并将图中的所有节点基于新的聚类中心重新划分成若干个聚类簇； S5、不断重复S3和S4，对自适应邻域传播模块进行迭代训练，并在训练完毕后将异构社交网络图输入最终的自适应邻域传播模块，对没有社交信息标签的节点进行社交信息标签预测。

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