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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种面向角色的异质网络表示学习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：CN115221364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210905126.8，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种面向角色的异质网络表示学习方法是由贾梦雨;孙越恒;王文俊设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向角色的异质网络表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向角色的异质网络表示学习方法，属于异质网络表示学习领域，缓解了现有技术中缺少对异质网络结构角色研究的问题。该方法包括：爬取原始数据，进行数据清洗和预处理，构建异质网络；利用异质匿名游走模块捕获节点邻域结构信息；利用同类结构合并模块合并同类的匿名游走路径；利用主题模型得到角色导向的节点表示。

本发明授权一种面向角色的异质网络表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向角色的异质网络表示学习方法，包括： 获取某一特定任务的相关数据，并进行数据清洗和预处理，并构建异质网络，其中，数据集包含论文、学者、机构多方面的信息，数据集中每个字段代表的含义均不同； 利用异质匿名游走模块捕获节点邻域结构信息； 利用同类结构合并模块合并同类的匿名游走路径，包括： 通过同构测试方法将结构模式不同但是同构的HAW样本看作同一类，以此来缓解随着游走长度l的增加而增长的HAW序列类型的数量问题； 异质同构测试的具体步骤如下： 1标签复合集定义：给出两个带标签的异质子图H和H'，对于每个节点来说，其标签设置为HAW的位置id与节点类型的组合；如果是第一次迭代，节点v的标签复合集中只有其自身标签；如果不是第一次迭代，节点v的标签复合集元素就是节点v的邻居节点在上一轮迭代中生成的标签； 2复合集排序：聚合节点v的邻居节点标签，得到新标签，对复合集里的元素按照位置id进行升序排序，将排好序的元素拼接为一个字符串s，节点v在上一轮迭代生成的标签作为前缀； 3标签压缩：通过映射函数f将每个标签字符串s映射为一个新的标签，当且仅当时，其压缩标签相同； 4重标签：将压缩标签作为节点v在子图中的第i轮标签； 5生成子图表示：在迭代结束后，将新标签映射为one‑hot向量，通过池化操作得到各子图的表示，用于计算子图之间的相似性； 利用主题模型得到角色导向的节点表示；其中，异质信息网络包括3个节点类型：作者、论文、项目，以作者发表论文、论文挂靠项目的关系作为节点之间的边，构建作者关系网络。

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天津大学，其通讯地址为：300000 天津市南开区卫津路92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”。

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