合肥工业大学薛丽霞获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利待测对象与群体关联度的推理方法、装置、设备及介质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：CN117312853B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202311258615.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权待测对象与群体关联度的推理方法、装置、设备及介质是由薛丽霞;杨娟;汪荣贵;段亚林;陈红;李硕;何炜鹏设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本待测对象与群体关联度的推理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供待测对象与群体关联度的推理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取样本静态数据、样本动态数据和全局权重矩阵；通过样本静态数据和全局权重矩阵确定静态融合数据，通过样本动态数据构建知识图谱，基于图神经网络对知识图谱进行特征处理，得到样本动态数据，通过静态融合数据和动态融合数据训练模型，得到关联度模型，以基于关联度模型确定待测目标对象与预设样本群体的关联度。本申请通过样本的静态融合数据和动态融合数据训练模型，得到关联度模型，并基于该模型确定待测目标对象与预设样本群体的关联度，无需再通过人工进行多次重复收集数据，提高了待测目标对象关联度计算的准确性和效率，也为后续相关人员提供有力的参考。
本发明授权待测对象与群体关联度的推理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种待测对象与群体关联度的推理方法，其特征在于，包括: 获取样本静态数据、样本动态数据及全局权重矩阵，所述样本静态数据用于表征样本身份信息，所述样本动态数据用于表征样本的行动轨迹； 根据所述样本静态数据和所述全局权重矩阵确定静态融合数据； 基于所述样本动态数据构建知识图谱，通过图神经网络对所述知识图谱进行特征计算，得到动态融合数据； 基于所述静态融合数据和所述动态融合数据进行模型训练，得到关联度模型，以根据所述关联度模型确定待测目标对象与预设样本群体的关联度。
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