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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于多粒度演化的动态链路预测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：CN114861766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210387628.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多粒度演化的动态链路预测方法和系统是由杨祎;古晓艳;樊海慧;李波;王伟平设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多粒度演化的动态链路预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多粒度演化的动态链路预测方法和系统。该方法包括：对动态图的每个时间片下的图进行划分，得到多粒度子图；从多粒度子图中提取节点的结构特征；从多粒度子图中学习图的动态演变规律，得到不同粒度的子图的动态演化特征，并将不同粒度的子图的动态演化特征进行融合，得到节点的动态演化特征；将节点的结构特征与节点的动态演化特征融合，得到包含时空特征的节点表示，根据包含时空特征的节点表示预测未来链路。本发明能够挖掘更丰富的图信息，从而增强对结构特征的提取能力，提高链路预测的准确率；本发明能够充分实现动态特征的融合，增强对动态特征的学习能力，进而提高了链路预测的性能。

本发明授权一种基于多粒度演化的动态链路预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度演化的动态链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对动态图的每个时间片下的图进行划分，得到多粒度子图； 从多粒度子图中提取节点的结构特征； 从多粒度子图中学习图的动态演变规律，得到不同粒度的子图的动态演化特征，并将不同粒度的子图的动态演化特征进行融合，得到节点的动态演化特征； 将节点的结构特征与节点的动态演化特征融合，得到包含时空特征的节点表示，根据包含时空特征的节点表示预测未来链路； 采用k-truss子图分解算法对每个时间片下的图进行划分，得到所述多粒度子图； 采用基于解纠缠传播和映射操作的图卷积网络，将其应用到k-truss子图中来提取所述节点的结构特征； 所述基于解纠缠传播和映射操作的图卷积网络，其公式如下： attl＝σMLPXll＝0,1,2,…,J 其中，l是GCN层数；J是传播的最大深度；是节点特征，N表示节点数量，d表示特征维度；MLP表示全连接操作；Xl表示深度为l时的节点特征；用于自适应地调节每个节点在不同的传播深度需要保留的信息；代表attl中的每个元素都与对应的d维节点表示XJ相乘；softmax表示归一化操作；sum表示求和操作；最终的输出Xout是由多个传播层合并得到的。

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