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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于多重图表示的科技主题演化阶段预测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：CN119691159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411746825.8，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于多重图表示的科技主题演化阶段预测方法及系统是由王宏宇;杨嘉木;施鸿铭;程兴才;陈晓芳;黄菡;郑阳;石锴文;王晓光设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重图表示的科技主题演化阶段预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多重图表示的科技主题演化阶段预测方法及系统。首先对科技文献中的科技主题关键词进行主题匹配，筛选出能够表示主题的科技主题关键词，再获取科技主题关键词的词频序列，并提取出科技主题关键词之间的语义关联关系特征和科技主题关键词之间的引用关系特征。其次，构建科技主题关键词多重图网络，并对表示主题的科技主题关键词进行建模。随后，针对不同维度的特征，采用不同的图神经网络模型进行特征提取和建模。最后，使用预测模型来对科技主题演化阶段进行预测，解决了现有技术中科技主题演化研究中分析粒度过粗的技术问题，实现了对科技主题演化过程的准确预测。

本发明授权一种基于多重图表示的科技主题演化阶段预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多重图表示的科技主题演化阶段预测方法，其特征在于，包括： 获取科技文献中的科技主题关键词； 获取所述科技主题关键词的词频序列； 通过公式计算得到科技主题关键词和科技主题关键词之间的语义距离aij；其中，为k年内的科技主题关键词的词向量，为k年内的科技主题关键词的词向量； 构建k年内关键词语义特征S的邻接矩阵其中，n为k年内所有科技主题关键词的数量； 获取各所述科技主题关键词之间的引用关系，得到各所述科技主题关键词两两之间的引用频次其中，count_num是k年内的科技主题关键词对的引用频次； 构建各科技主题关键词的引用关系邻接矩阵 构建多重图G＝V＝{Vw,X},E＝{Es,Ec}；其中，Vw表示科技主题关键词节点集合，X表示科技主题关键词节点的词频序列集合，中的表示对应于每个科技主题关键词节点的词频序列T，w表示的是属于多重图节点集合中的科技主题关键词节点，Es表示所述邻接矩阵中各科技主题关键词之间语义距离边集合，Ec表示所述邻接矩阵中各科技主题关键词之间引用关系边集合； 将所述多重图G输入到训练好的主题演化阶段预测模型中，使用GCN对所述邻接矩阵进行图卷积操作并得到各科技主题关键词建模后的特征使用GAT基于自注意力机制对所述邻接矩阵进行建模得到各科技主题关键词建模后的特征将所述科技主题关键词的词频序列与所述特征所述特征进行拼接融合，得到融合后的特征将所述特征输入到MLP层进行科技主题演化阶段的预测，得到最终的预测结果

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