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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于图神经网络的特殊人员特征信息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：CN115238819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210971091.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于图神经网络的特殊人员特征信息分类方法及系统是由李玉军;王舜;郝庆浩设计研发完成，并于2022-08-11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特殊人员特征信息分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络的特殊人员特征信息分类方法及系统,包括:获取特殊人员行为数据集和特殊人员特征信息；根据获取的特殊人员行为数据集和特殊人员特征信息，进行数据预处理，包括对数据集中的缺失值采用中位数补充方式进行数据补充；对数据集的数值型数据进行归一化操作；对数据集的类别型数据进行数值化处理；本发明提供了基于图神经网络的特殊人员特征信息分类方法，提出了根据特殊人员个体之间的相似性构建图网络，利用复杂网络分析提取图网络特征，并在此基础上通过图神经网络聚合邻居特征评估出特殊人员行为的方法。

本发明授权一种基于图神经网络的特殊人员特征信息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特殊人员特征信息分类方法，其特征在于，包括： 获取包含特殊人员特征信息的数据集； 根据获取的包含特殊人员特征信息的数据集，进行数据预处理，包括对数据集中的缺失值采用中位数补充方式进行数据补充；对数据集的数值型数据进行归一化操作；对数据集的类别型数据进行数值化处理；并将特殊人员特征信息划分为特殊人员基本信息和特殊人员风险信息； 根据预处理的特殊人员特征信息，构建特殊人员图网络； 根据特殊人员图网络，利用复杂网络提取网络特征，包括利用复杂网络提取特殊人员图网络的网络特征、特殊人员基本特征以及特殊人员风险特征； 根据提取的网络特征，利用图神经网络聚合网络特征中的邻居特征，所述邻居特征为与目标节点相邻的节点上的特殊人员基本特征、特殊人员风险特征和特殊人员图网络的网络特征； 根据图神经网络聚合的邻居特征，利用Softmax函数得到图神经网络中每个节点属于每个类别的概率，完成节点分类，根据分类结果即得到特殊人员分类等级； 所述根据预处理的特殊人员行为数据集，构建特殊人员图网络，包括以特殊人员作为节点，以分类等级作为节点标签，捕捉特殊人员个体之间的相似性为边，构建特殊人员图网络。

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山东大学，其通讯地址为：250199 山东省济南市历城区山大南路27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”。