哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)马婷获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于神经游走的脑网络图嵌入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：CN116912559B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310729442.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于神经游走的脑网络图嵌入方法是由马婷;贾奕凡;杨延武设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经游走的脑网络图嵌入方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经游走的脑网络图嵌入方法，方法包括根据脑部数据构建图网络；对所述图网络进行提取得到图网络子图；基于子图属性在所述子图上运行随机游走，生成随机游走路径；将所述随机游走路径输入Doc2Vec模型，求解更新子图嵌入。本发明方法利用基于子图本身的邻域或结构的特征表示方法，提升图嵌入在图分类上的准确率和可解释性，本发明方法针对下游图分类任务具有更强的泛化能力。
本发明授权一种基于神经游走的脑网络图嵌入方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经游走的脑网络图嵌入方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 根据脑部数据构建图网络； 对所述图网络进行提取得到图网络子图； 基于子图属性在所述子图上运行随机游走，生成随机游走路径； 将所述随机游走路径输入Doc2Vec模型，求解更新子图嵌入； 其中，所述Doc2Vec模型用于在给定子图特征表示的情况下，尽量多地预测所述随机游走路径中的一组共现节点，利用给定子图特征表示和共现节点特征表示建立最大似然概率形式的目标函数，通过对所述目标函数求解更新子图级别特征，其中，所述共现节点表示在游走路径中固定长度滑动窗口内共同出现的两个节点。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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