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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法和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：CN119128415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410968447.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法和系统是由杜军平;余今;邵蓥侠;梁美玉设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法和系统，所述方法包括：获取针对公共安全场景预先搭建的认知融合模型，所述认知融合模型包含针对公共安全场景中包含的事物和事物间关系预先搭建的异质图；基于异质图包含的语义信息和拓扑信息构建元路径，将所述异质图分解为多个邻居子图；利用标准化的拉普拉斯矩阵对选定的预设数量的元路径进行翻转，从而实现对邻居子图的扰乱，得到多个带有噪声的邻居子图；利用认知融合模型包含的谱图模型对带有噪声的邻居子图在节点预测任务中进行元认知控制，利用多层感知器在节点预测任务中对认知融合模型进行训练，训练完成后的认知融合模型用于公共安全场景中的风险评估。

本发明授权一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取针对公共安全场景预先搭建的认知融合模型，所述认知融合模型包含针对公共安全场景中包含的事物和事物间关系预先搭建的异质图；所述异质图以公共安全场景中的事物为节点，以事物之间的关系为边，将公共安全场景中的安全相关信息储存到异质图中；认知融合模型包含的谱图模型属于机器学习模型，通过训练完成的谱图模型进行下游任务决策； 基于异质图包含的语义信息和拓扑信息构建元路径，将所述异质图分解为多个邻居子图； 利用标准化的拉普拉斯矩阵对选定的预设数量的元路径进行翻转，从而实现对邻居子图的扰乱，得到多个带有噪声的邻居子图；所述利用标准化的拉普拉斯矩阵对选定的预设数量的元路径进行翻转的步骤包括：利用标准化的拉普拉斯矩阵将对邻居子图的扰乱转化为图的线性变换，对选定的预设数量的元路径进行翻转；所述翻转步骤包括在给定的预算范围内添加或删除邻居子图中的边； 利用认知融合模型包含的谱图模型对带有噪声的邻居子图在节点预测任务中进行元认知控制，利用多层感知器在节点预测任务中对认知融合模型进行训练，训练完成后的认知融合模型用于公共安全场景中的风险评估； 在对每一元路径进行翻转的过程中，包括：计算邻居子图的一般化特征向量；为邻居子图的每个节点保留至少一条随机边，以防孤点的存在，其余的边形成候选边集合；在候选边集合中随机采样以选定候选边；通过计算复杂度，在选定的候选边的基础上选定位于顶部的预设数量的元路径进行翻转，从而实现对邻居子图的扰乱。

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