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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于社区一致性的异构图神经网络训练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：CN120338028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510816770.1，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权基于社区一致性的异构图神经网络训练方法及系统是由崔嘉琪设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于社区一致性的异构图神经网络训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图神经网络和异构数据处理技术领域，具体公开了一种基于社区一致性的异构图神经网络训练方法及系统，所述方法包括：基于社区划分规则生成异构图的子图集合；提取子图集合中各子图的节点特征矩阵，对各节点特征矩阵进行切片操作，得到与输入对齐的子图特征矩阵，并设计MMD损失函数；基于MMD损失函数构建复合损失函数，并通过梯度逆转进行异构图神经网络参数更新，完成异构图神经网络训练。本发明通过动态社区划分与子图特征一致性约束机制解决了传统图神经网络在跨域知识融合、动态拓扑适应性和语义保真度方面存在不足的问题。

本发明授权基于社区一致性的异构图神经网络训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于社区一致性的异构图神经网络训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于社区划分规则生成异构图的子图集合； 提取子图集合中各子图的节点特征矩阵，对各节点特征矩阵进行切片操作，得到与输入对齐的子图特征矩阵，并设计MMD损失函数； 基于MMD损失函数构建复合损失函数，并通过梯度逆转进行异构图神经网络参数更新，完成异构图神经网络训练；所述基于社区划分规则生成异构图的子图集合，具体为： 根据异构图的节点类型集合建立同质社区划分体系，对节点类型，其对应的同质社区为，进而得到完整的社区集合，其中，表示异构图顶点集合，表示边集合；其中，异构图为学术网络异构图，节点类型包括作者节点、论文节点和研究领域节点； 构建同质节点集合，进而通过两步邻域扩展得到同质社区的共同邻居节点集合，其中，表示同质节点集合中的顶点集合，表示节点类型映射函数，表示同类节点的跨类共同邻居的边； 基于共同邻居节点集合构建子图的节点集合； 基于共同邻居节点集合构建子图的边集合，其中，表示社区内部的同质边，有，表示跨类型的异质边，有，其中，表示边类型映射函数，表示同质边，表示异质边； 完成所有子图的节点集合和边集合构建，得到子图集合； 所述复合损失函数为： 其中，表示复合损失，表示监督标签集，表示交叉熵损失函数，表示下游任务的损失函数部分，表示正确值，表示预测值，表示可学习的正则化系数，表示子图，表示子图集合，表示求子图G的MMD损失函数值。

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