浙江财经大学张帅获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江财经大学申请的专利一种超图增强半监督图重构方法及重叠社区检测方法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：CN120823460B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511034360.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种超图增强半监督图重构方法及重叠社区检测方法是由张帅;杨汕;张文宇;聂佳浩;陈勇;吕昊阳设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种超图增强半监督图重构方法及重叠社区检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图重构以及重叠社区检测领域，公开了一种超图增强半监督图重构方法及重叠社区检测方法，包括：获取属性图和先验矩阵，并根据属性图得到属性图邻接矩阵；将属性图的属性矩阵和属性图邻接矩阵输入至对偶注意力卷积编码器，得到对偶注意力卷积编码器输出的节点表征矩阵；将属性图的属性矩阵映射为超图，根据超图和节点表征矩阵进行图重构，输出新的属性图邻接矩阵，并计算图重构损失函数；基于先验矩阵和节点表征矩阵，计算半监督损失函数；基于属性图邻接矩阵和节点表征矩阵计算模块度最大化损失函数；综合所有损失函数训练更新对偶注意力卷积编码器，直至训练结束。本发明提高图重构学习的准确性，同时增强对社区结构的感知能力。
本发明授权一种超图增强半监督图重构方法及重叠社区检测方法在权利要求书中公布了：1.一种超图增强半监督图重构方法，面向重叠社区检测，其特征在于，所述超图增强半监督图重构方法，包括： 获取属性图和先验矩阵，并根据属性图得到属性图邻接矩阵； 将属性图的属性矩阵和属性图邻接矩阵输入至对偶注意力卷积编码器，得到对偶注意力卷积编码器输出的节点表征矩阵； 将属性图的属性矩阵映射为超图，根据超图和节点表征矩阵进行图重构，输出新的属性图邻接矩阵，并计算图重构损失函数； 基于先验矩阵和节点表征矩阵，计算半监督损失函数； 基于属性图邻接矩阵和节点表征矩阵计算模块度最大化损失函数； 综合图重构损失函数、半监督损失函数和模块度最大化损失函数训练更新对偶注意力卷积编码器，直至训练结束。
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