天津大学周一南获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利融合多视角信息导向表示学习的作者合作网络挖掘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：CN116028718B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310121879.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权融合多视角信息导向表示学习的作者合作网络挖掘方法是由周一南;邵明来;王文俊;孙越恒设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合多视角信息导向表示学习的作者合作网络挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多视角信息导向表示学习的作者合作网络挖掘方法，对作者合作网络提取最大子图，在变分自编码器的框架内分别构建以邻近性为导向和结构相似性为导向的图卷积神经网络进行节点嵌入向量的聚合，捕捉两种导向的网络结构特征，构建相应的损失项进行模型参数更新；利用上述两种导向的节点嵌入为聚类任务的输入，使用k‑means算法进行聚类分析，得到节点社团标签和节点角色标签；使用mataplotlib库进行可视化，分析后得到当今环境下的课题关联规律并推断交叉学科下的人才分布情况。本发明的训练方式为无监督学习，不需要人工打标签；得益于变分自编码器的优势，训练过程中其编码是符合概率分布的，以确保其在隐空间具有良好的特性，从而避免过拟合。
本发明授权融合多视角信息导向表示学习的作者合作网络挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多视角信息导向表示学习的作者合作网络挖掘方法，其特征在于，主要包括： 构建作者合作网络，提取所述作者合作网络的最大子图； 对所述的最大子图的节点按照度进行升序排序进行节点集切分； 利用Refex统计节点属性和节点邻域属性特征，从而提取节点特征； 在变分自编码器的框架内构成生成模型：分别构建以邻近性为导向和结构相似性为导向的图卷积神经网络进行节点嵌入向量的聚合，捕捉两种导向的网络结构特征，进而构建相应的损失项进行参数更新； 利用所述的生成模型得到上述两种导向的节点嵌入，以此为聚类任务的输入，使用k-means算法进行聚类分析，得到节点社团标签和节点角色标签； 使用mataplotlib库进行可视化，通过分析节点社团标签得到当今环境下的课题关联规律，通过分析节点角色标签推断交叉学科下的人才分布情况。
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