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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于图神经网络的论文文本分类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：CN115309931B 。

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：202210955838.0，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于图神经网络的论文文本分类方法及系统是由张维玉;郭新超;王政凯设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的论文文本分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的论文文本分类方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质，属于文本分类技术领域；包括边缘生成器、自适应标签传播器和GNN分类器，边缘生成器用于获取基于有标签的论文文本数据构建的图结构数据，对所述图结构数据进行降噪处理；自适应标签传播器用于获取降噪处理后的图结构数据，对降噪处理后的图结构数据进行致密化处理；GNN分类器用于获取致密化处理后的图结构数据以对GNN分类器进行训练以及获取基于待分类的论文文本数据构建的图结构数据进行分类。提高了论文文本分类的准确性和鲁棒性，解决了现有技术中存在“论文文本数据中标签稀疏、噪声多导致的论文文本分类不准确、鲁棒性差”的问题。

本发明授权一种基于图神经网络的论文文本分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的论文文本分类系统，其特征是，包括： 边缘生成器，用于获取基于有标签的论文文本数据构建的图结构数据，对所述图结构数据进行降噪处理；降噪后的图结构数据包括： 根据所述图结构数据的图节点集合和图有向边集合，获取有向边权重矩阵； 根据所述图节点集合，获取带有非连通节点的负样本集合； 根据有向边权重矩阵和负样本集合，获取邻接矩阵； 自适应标签传播器，用于获取降噪处理后的图结构数据，对降噪处理后的图结构数据进行致密化处理；致密化处理后的图结构数据包括： 根据有向边权重矩阵和邻域标签信息，获取邻域标签信息对预测标签的影响程度； 根据图结构数据中的图节点集合、原有标签信息和邻域标签信息对预测标签的影响程度，获取预测标签; GNN分类器，用于获取致密化处理后的图结构数据以对GNN分类器进行训练以及获取基于待分类的论文文本数据构建的图结构数据进行分类；其中，将致密化处理后的图结构数据输入GNN分类器以对GNN分类器进行训练包括： 获取致密化处理后的图结构数据，获取图结构数据的图节点集合的特征矩阵； 根据特征矩阵和图节点集合，获取邻接矩阵； 根据特征矩阵和邻接矩阵，获取分类结果。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。