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龙图腾网获悉清华大学申请的专利面向学术网络节点分类方法和装置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：CN116992334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311064423.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权面向学术网络节点分类方法和装置是由唐杰;耿阳李敖;东昱晓设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向学术网络节点分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了面向学术网络节点分类方法和装置，该方法，包括构建基于学术网络的无向图网络；利用预设的特征变换矩阵和低秩矩阵以及邻接矩阵和特征矩阵建立优化目标函数；利用优化目标函数分别求解对于特征变换矩阵和低秩矩阵的梯度信息，并基于梯度信息对特征变换矩阵和低秩矩阵的矩阵参数进行更新以得到更新后的矩阵参数；根据更新后的矩阵参数得到特征变换矩阵和低秩矩阵对于学术实体节点的分类预测概率矩阵，并基于分类预测概率矩阵得到学术网络节点的分类预测结果。本发明可以实现在有噪声情况下对学术网络节点进行合理的分类。

本发明授权面向学术网络节点分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向学术网络节点分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于学术网络的无向图网络；其中，所述无向图网络，包括学术实体节点的集合、不同学术实体之间的关系、学术网络的邻接矩阵和学术网络节点的特征矩阵； 利用预设的特征变换矩阵和低秩矩阵以及所述邻接矩阵和特征矩阵建立优化目标函数； 利用所述优化目标函数分别求解对于特征变换矩阵和低秩矩阵的梯度信息，并基于所述梯度信息对特征变换矩阵和低秩矩阵的矩阵参数进行更新以得到更新后的矩阵参数； 根据更新后的矩阵参数得到特征变换矩阵和低秩矩阵对于学术实体节点的分类预测概率矩阵，并基于所述分类预测概率矩阵得到学术网络节点的分类预测结果； 在建立优化目标函数之前，所述方法，还包括： 获取学术实体节点的度数； 对所述学术实体节点的度数进行计算得到节点度数计算结果； 基于所述节点度数计算结果对所述邻接矩阵和所述特征矩阵进行预处理以得到的预处理后的邻接矩阵和特征矩阵； 所述学术实体节点的度数，为每个学术实体节点相邻节点的个数；所述学术实体，包括论文、作者、学术期刊和学术机构；所述关系，包括合作关系、引用关系和发表关系； 所述基于节点度数计算结果对所述邻接矩阵和所述特征矩阵进行预处理以得到的预处理后的邻接矩阵和特征矩阵，包括： 计算每个学术实体节点的度数，并将学术实体节点的度数作为对角元素构建对角矩阵； 将所述对角矩阵进行开平方取逆操作得到逆操作对角矩阵，并根据所述逆操作对角矩阵和所述邻接矩阵进行归一化操作得到归一化后邻接矩阵；以及， 利用ZScore方法对所述特征矩阵的每一列进行标准化处理以得到标准化后特征矩阵。

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