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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多源信息融合的IPC分类号智能推荐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：CN121456565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610013387.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多源信息融合的IPC分类号智能推荐方法及系统是由陈信;姚致远;阮梦乐;俞东进设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源信息融合的IPC分类号智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源信息融合的IPC分类号智能推荐方法及系统，该方法首先基于专利文本，通过排序算法构建语料库，并生成每个单词的向量表示，通过卷积神经网络获取专利的文本分类分数。其次构建异构图，由多元结构驱动的随机游走获取随机游走序列集合，通过分类网络获取图结构分类分数。最后采用基于门控机制的多模态深度融合，融合专利的文本分类分数和图结构分类分数，得到专利的最终分类预测分数，并输出对应的IPC分类号的推荐列表，并进行反向训练。本发明实现了不同模态特征的自适应融合，准确高效的生成IPC分类号推荐列表，为专利申请人以及相关机构提供多维度决策参考。

本发明授权基于多源信息融合的IPC分类号智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源信息融合的IPC分类号智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于专利文本，通过排序算法构建语料库，具体为：从专利的文档中提取标题、摘要和描述部分的文本内容，采用基于图排序的文本处理算法TextRank自动从文本中提取语义最重要的预设数量的核心句子；从核心句子中选取信息熵最高的预设数量的单词构成专利的文本序列，并移除停用词构建语料库； 步骤2：基于语料库生中的文本序列，生成每个单词的向量表示，通过卷积神经网络获取专利的文本分类分数； 步骤3：构建异构图，由多元结构驱动的随机游走获取随机游走序列集合，通过分类网络获取图结构分类分数，具体实现过程如下： 构建异构图，该异构图包含三种类型结点，即专利结点、申请人结点和发明人结点，以及三种类型的边，即专利-申请人边、专利-发明人边和专利-专利引用边； 多元结构驱动的随机游走：以异构图中所有专利结点为起点，进行多元结构驱动的随机游走策略，得到元素数量与专利数量相同的随机游走序列集合； 使用随机游走序列集合生成各结点初始表示；使用基于结点权重与度感知机制的聚合方式对邻居结点特征进行聚合，通过多层网络结构学习结点的多阶邻居特征，并使用层级递增特征融合输出专利的图结构分类分数； 步骤4：采用基于门控机制的多模态深度融合，自适应地融合专利的文本分类分数和图结构分类分数，得到专利的最终分类预测分数，得到专利属于各个技术类别的概率预测结果并输出对应的IPC分类号的推荐列表，并进行反向训练。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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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