买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达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：CN115544307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211066764.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达方法和系统是由蹇松雷;张钰森;谭郁松;黄辰林;李宝;董攀;丁滟;任怡;王晓川;张建锋;谭霜;郭勇设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达方法和系统，本发明基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达方法包括将输入的有向图数据的节点集合V和关联矩阵B进行对齐操作；利用关联矩阵B分别对输入的有向图数据中的节点集合V和边集合E分别进行编码采样为同一特征空间内的节点特征向量Zvv和边特征向量Zee；对节点特征向量Zvv和边特征向量Zee进行正则化约束以使图数据的结构信息被提取至正则化约束得到的特征向量中，并将正则化约束得到的特征向量作为特征表达结果输出。本发明能够解决现有方法不能充分提取有向图数据的特征的问题，实现对于有向图的重构、有向边的建模及有向链接预测等问题的有效处理。

本发明授权基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关联矩阵的有向图数据特征提取与表达方法，其特征在于，包括： S1，将输入的有向图数据的节点集合V和关联矩阵B进行对齐操作； S2，利用关联矩阵B分别对输入的有向图数据中的节点集合V和边集合E分别进行编码采样为同一特征空间内的节点特征向量和边特征向量； S3，对节点特征向量和边特征向量进行正则化约束以使图数据的结构信息被提取至正则化约束得到的特征向量中，并将正则化约束得到的特征向量作为特征表达结果输出； 步骤S2包括： S2.1，将节点集合V生成节点初始化特征，基于关联矩阵B和节点初始化特征生成边初始化特征； S2.2，将节点初始化特征进行嵌入得到节点特征向量、将边初始化特征进行嵌入得到边特征向量以实现去稀疏； S2.3，分别利用关联矩阵B将节点特征向量编码为节点特征向量的分布、将边特征向量编码为边特征向量的分布； S2.4，分别对节点特征向量的分布进行采样得到节点特征向量、对边特征向量的分布进行采样得到边特征向量； 步骤S2中进行正则化约束的函数表达式为： ， 上式中，表示，为输入有向图的关联矩阵，为输入有向图的边数，为输入有向图的节点数，为关联矩阵元素的后验概率，为关联矩阵元素时的后验概率，为Sigmoid函数,为边的隐空间随机变量，为节点的隐空间随机变量，为之间的相关性。

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国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。