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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种可控社区图数据生成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：CN120107408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510577750.3，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权一种可控社区图数据生成方法及系统是由张梦圆;向声;郭乃网;程大伟;吴裔;苏运;田英杰;杨心刚设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可控社区图数据生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种可控社区图数据生成方法及系统。首先通过知识蒸馏训练学生模型，并利用训练后的学生模型从多领域图数据中提取节点特征表示；再利用双通道解耦生成器，配合社区感知的图卷积算子，基于节点特征表示进行双通道解耦生成，分别得到节点属性和拓扑信息；再利用节点属性和拓扑信息构建生成图；然后基于生成图构建联合损失优化，并设计多目标标签向量，利用联合损失优化和多目标标签向量对双通道解耦生成器进行反向优化；最后利用优化后的双通道解耦生成器处理输入图，输出最终生成图，从而完成图数据生成。与现有技术相比，本发明具有社区图生成的可控性强、效率高和结构保真度高等优点。

本发明授权一种可控社区图数据生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可控社区图数据生成方法，其特征在于，方法步骤包括： S1、通过知识蒸馏训练学生模型，并利用训练后的学生模型从多领域图数据中提取节点特征表示； S2、利用双通道解耦生成器，配合社区感知的图卷积算子，基于节点特征表示进行双通道解耦生成，分别得到节点属性和拓扑信息；再利用节点属性和拓扑信息构建生成图； S3、基于生成图构建联合损失优化，并设计多目标标签向量，利用联合损失优化和多目标标签向量对双通道解耦生成器进行反向优化； S4、利用优化后的双通道解耦生成器处理输入图，输出最终生成图，从而完成图数据生成； S2中的双通道解耦生成包括节点属性重建和拓扑结构重建； 所述节点属性重建基于多头图注意力网络，由节点特征表示生成属性投影矩阵，作为节点属性；所述拓扑结构重建采用稀疏图卷积，先由节点特征表示生成邻接概率，再基于邻接概率计算得到节点的拓扑特征表示，作为拓扑信息，其具体公式如下： ， ， 其中，h iattr 为节点i的属性特征表示；GAT enc 为多头图注意力编码器；X i 为输入节点特征向量；Ni为节点i的邻居节点集合；W attr 为属性投影矩阵；pA ij =1为邻接概率，表示节点i和节点j之间存在边的概率；σ为sigmoid激活函数；SGC为稀疏图卷积操作；h itopo 和h jtopo 分别为节点i和节点j的拓扑特征表示； 在所述节点属性重建和拓扑结构重建过程中，构建正交约束损失以防止特征耦合，其具体公式如下： ， 其中，L orth 为正交损失项；W attr 为属性投影矩阵；W topo 为拓扑投影矩阵；||•||F为Frobenius范数。

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