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！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释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：CN115169521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210884170.5，技术领域涉及：G06N3/02；该发明授权一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法是由刘群;张优敏;李苑;刘立;王国胤设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法在说明书摘要公布了：本发明属于神经网络解释技术领域，具体涉及一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法；该方法包括：获取原始图数据，将原始图数据输入待解释的图神经网络模型，得到原始的预测结果；采用掩码生成器对原始图数据进行掩码，得到掩码后的子图；将掩码后的子图输入到待解释的图神经网络模型，得到掩码后的预测结果；根据原始预测结果和掩码后的预测结果计算总损失；根据总损失优化掩码生成器，迭代更新掩码生成器参数，直到得到最优掩码生成器；采用最优掩码生成器对原始图数据进行掩码，得到掩码后的子图即原始预测结果的解释；本发明解释可对图神经网络的进行可靠的解释，实用性高。

本发明授权一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法在权利要求书中公布了：1.一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法，其特征在于，包括： S1：获取原始图数据，将原始图数据输入待解释的图神经网络模型，得到原始的预测结果；其中，原始图数据为一种情感分析的图分类数据，每个图是一条句子，图中每个节点是一个词，边是词语之间的关系； S2：采用掩码生成器对原始图数据进行掩码，得到掩码后的子图； S3：将掩码后的子图输入到待解释的图神经网络模型，得到掩码后的预测结果； S4：根据原始预测结果和掩码后的预测结果计算总损失；计算总损失的过程包括： S41：计算掩码后预测结果的逆排序矩阵，根据逆排序矩阵调整原始预测结果的顺序； S42：将原始预测调整顺序后的结果输入到Plackett-Luce模型计算排序损失； S43：计算原始预测结果和掩码后预测结果之间的值差异性损失； S44：根据每条边的重要性分数获得掩码矩阵，计算掩码矩阵的一阶范数； S45：根据排序损失、值差异性损失和掩码矩阵的一阶范数计算总损失； S5：根据总损失优化掩码生成器，重复步骤S2～S4，直到得到最优掩码生成器； S6：采用最优掩码生成器对原始图数据进行掩码，得到掩码后的子图即原始预测结果的解释。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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”。