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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种多设计维度的异质图神经网络的设计空间构建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：CN114298279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111633979.2，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种多设计维度的异质图神经网络的设计空间构建方法是由石川;杨成;赵天宇设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多设计维度的异质图神经网络的设计空间构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多设计维度的异质图神经网络的设计空间构建方法，提出统一的异质图神经网络框架，并基于此统一框架定义了异质图神经网络的设计空间。本发明弥补了之前的工作只从模型级评测异质图神经网络的缺点，为研究者提供了模块级评测的视角，进一步可以剖析哪一些设计维度在模型的性能中起到重要作用。我们还为异质图神经网络的设计空间构建了平台Space4HGNN，并基于此平台提炼出设计模型的原则性指导，提供了标准的评测和模块化的异质图神经网络实现。该平台为研究者提供了模块级的评测，可以提供给用户简易的接口，帮助他们评测不同设计维度的影响。

本发明授权一种多设计维度的异质图神经网络的设计空间构建方法在权利要求书中公布了：1.一种多设计维度的异质图神经网络的设计空间构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提出统一的异质图神经网络框架，包含三大组件：异质线性变换、异质图变换和异质消息传递层；步骤S1中所述的异质线性变换，将具有异质性节点的特征或表示映射到一个共享的特征空间，线性变换表示如下： 其中，hi和hi ′分别是节点vi的原始特征和映射特征，fvvi为节点vi的节点类型； 步骤S1中所述的异质图变换在聚合前为异质图数据提供了四种转换方法，分别为：关系子图抽取、元路径子图抽取、构建两种图的混合子图提取和异质图的同质化；对于关系子图抽取，将关系类型和原始异质图作为输入；对于元路径子图的抽取，将预定义的元路径和原始异质图作为输入； 步骤S1中所述的异质消息传递层定义了两种异质图神经网络的聚合方法，分别为：直接聚合和双重聚合；直接聚合的聚合过程是直接聚合相邻的邻居，并且不区分节点类型；双重聚合是应用于不同子图的微观层面和宏观层面的聚合过程，微观层面的聚合是聚合同一关系类型内的节点特征，在关系或元路径子图中生成类型特定的特征，而宏观层面的聚合是聚合不同关系间的类型特定的特征； S2、基于统一的异质图神经网络框架，提出三个异质图神经网络模型族，并为这三个模型族设计了三个相应的子空间，即同质化模型族、关系模型族和元路径模型族，定义异质图神经网络的设计空间，设计空间包含两个设计维度：与同质图神经网络共有的设计维度和异质图神经网络特有的设计维度；与同质图神经网络共有的设计维度涉及12个设计维度，分为三个方面，层内、层间和训练设置；层内设计维度与同质图神经网络相同，异质图神经网络包含多个异质神经网络层，每一层有不同的设计尺寸；层间设计维度涉及消息传递、前处理和后处理层；训练设置设计维度涉及优化器、学习率和训练轮数；异质图神经网络特有的设计维度涉及三个设计维度：同质化模型族使用直接聚合方式与任何图形卷积相结合；关系模型族使用关系子图抽取和双重聚合；元路径模型族使用元路径子图抽取和双重聚合； S3、为异质图神经网络的设计空间构建平台Space4HGNN，用于模块化的异质图神经网络实现和标准化的异质图神经网络评测。

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