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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利针对异质网络图的模型训练方法、装置及设备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：CN117271833B 。

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：202210653525.X，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权针对异质网络图的模型训练方法、装置及设备是由袁铭;方俊;朱涛设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对异质网络图的模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种针对异质网络图的模型训练方法、装置、设备及存储介质，属于计算机与互联网技术领域。所述方法包括：基于异质网络图构建异质网络矩阵；对异质网络矩阵进行数据增强处理，得到异质网络矩阵对应的正样本节点表示矩阵和正样本图表示向量；对异质网络矩阵进行边删除处理，得到异质网络矩阵对应的负样本节点表示矩阵和负样本图表示向量；基于正样本节点表示矩阵和负样本节点表示矩阵，确定目标模型的第一损失；基于正样本图表示向量和负样本图表示向量，确定目标模型的第二损失；根据第一损失和第二损失对目标模型进行训练。本申请中，提高了针对异质网络图的模型训练的整体效率，提高了模型训练的准确性。

本发明授权针对异质网络图的模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种针对异质网络图的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于异质网络图构建异质网络矩阵，所述异质网络矩阵用于表征所述异质网络图的结构特征；其中，所述异质网络矩阵中第一目标行的数据用于表征所述异质网络图中第一目标节点与其它节点之间的邻接关系； 对所述异质网络矩阵进行数据增强处理，得到所述异质网络矩阵对应的正样本节点表示矩阵和正样本图表示向量；其中，所述正样本节点表示矩阵用于表征数据增强处理后所述异质网络图中的节点特征，所述正样本图表示向量用于表征数据增强处理后所述异质网络图中的图特征； 获取待删除的边的类型，以及所述待删除的边的数量； 基于所述待删除的边的类型和所述待删除的边的数量，对所述异质网络矩阵进行边删除处理，得到所述异质网络矩阵对应的负样本矩阵，所述负样本矩阵用于表征对所述异质网络矩阵进行边删除处理后节点的邻接关系； 对所述负样本矩阵进行编码，得到所述异质网络矩阵对应的负样本节点表示矩阵，所述负样本节点表示矩阵用于表征边删除处理后所述异质网络图中的节点特征； 对所述负样本节点表示矩阵进行降维处理，得到所述异质网络矩阵对应的负样本图表示向量，所述负样本图表示向量用于表征边删除处理后所述异质网络图中的图特征； 基于所述正样本节点表示矩阵和所述负样本节点表示矩阵，确定目标模型的第一损失，所述第一损失用于从节点维度衡量所述目标模型的准确性； 基于所述正样本图表示向量和所述负样本图表示向量，确定所述目标模型的第二损失，所述第二损失用于从图维度衡量所述目标模型的准确性； 根据所述第一损失和所述第二损失对所述目标模型进行训练，所述目标模型用于确定所述异质网络图降维后的低维节点表征矩阵和低维图向量表示。

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