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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种用户数据关联挖掘处理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：CN120123599B 。

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：202510621751.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种用户数据关联挖掘处理方法及系统是由刘旭泽;李新泽;李书汉;赵宇海设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户数据关联挖掘处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用户数据关联挖掘处理方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法通过关联模型初步挖掘各个数据之间的关联关系，结合图神经网络模型从各节点与邻居节点中挖掘出隐藏在数据中的隐式关联关系；通过引入时间衰减因子动态调整图神经网络模型边权重，使模型更关注近期数据，减少过时数据的影响；同时，预设局部重新训练机制，当新增数据占比超过预设阈值时，触发局部重新训练机制，由此对新增数据单独进行聚合分析，从而能够快速响应数据变化，减少全局更新的计算成本，提升模型的实时性。该方法能挖掘出隐藏在数据中的隐式关联关系，并实时关注用户数据中最新行为数据，以响应用户数据的变化。

本发明授权一种用户数据关联挖掘处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用户数据关联挖掘处理方法，其特征在于，包括： 以社交网络用户数据为节点，各数据之间的关联关系为边，构建具有图结构的关联模型； 将社交网络用户数据的多维特征转化为节点属性，每个用户对应一个节点，节点的属性向量包含用户的所有特征； 定义三类边，三类边包括行为边、社交边以及时空边； 构建邻接矩阵和特征矩阵； 基于图数据库对所设定的节点与边进行存储，得到具有图结构的关联模型； 基于图神经网络模型对图结构的关联模型中任意一个节点特征的邻居节点特征进行聚合，得到聚合后的特征向量；对每个节点逐个进行聚合，使每个节点特征在多层网络中传播，从中捕捉出复杂的关联结构； 引入时间衰减因子，动态调整图神经网络模型中边的权重值；获取社交网络用户数据的历史更新趋势数据，将历史更新趋势数据划分为多时段更新趋势数据；基于时间衰减因子对多时段更新趋势数据分配不同的权重； 所述时间衰减因子采用指数衰减模型进行计算； 在多时段更新趋势数据获得不同的权重后，基于各时段中边与节点之间的关联结构，动态调整图神经网络模型中边的权重值； 设定增长阈值，若用户新增数据占比超过增长阈值时，则触发局部重新训练机制，重新训练图神经网络模型，用于支持实时数据流处理； 获取社交网络用户数据的历史增长流量，基于历史增长流量设定增长阈值；基于增长阈值，设定局部重新训练触发机制；获取实时社交网络用户数据，并在设定的时间窗口内，计算新增数据的占比；当新增数据占比超过预设的增长阈值时，以受新增数据影响的节点为中心，构建局部子图，局部子图仅包含与新增数据相关的节点和边；在局部子图上重新训练图神经网络模型，更新节点和边的权重，得到新增数据的关联关系，并将局部子图的更新结果同步到图神经网络模型的全局中，确保图神经网络模型能够及时反映新增数据的变化； 基于训练的图神经网络模型挖掘用户之间隐含的关联信息，推荐潜在好友。

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