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龙图腾网获悉东北大学申请的专利结合全局内聚和局部解耦的任务关联诱导团队组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：CN119886664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411935499.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权结合全局内聚和局部解耦的任务关联诱导团队组建方法是由寇月;杜映璇;姜尔彧;孙宇设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合全局内聚和局部解耦的任务关联诱导团队组建方法在说明书摘要公布了：本发明属于团队组建技术领域，公开一种结合全局内聚和局部解耦的任务关联诱导团队组建方法。提出一种基于异构协作网络的团队划分，更精细地描述专家之间的合作，能够同时捕捉文本中的隐含语义和专家之间的显性结构关系，以满足特定任务需求。利用超图和带权折叠图，从全局角度捕捉跨团队合作的潜力，并将这些全局表示通过局部解耦映射到团队内部专家表示中。这种方法不仅充分利用了团队内部结构，还有效避免了范围限制问题。本发明引入了任务相关性驱动的团队匹配策略。通过分析新任务与历史任务之间的相关性，该策略能够选择合适的候选团队，从而有效避免匹配过程中的伪失败现象。该策略旨在提高团队匹配的准确性和效率。

本发明授权结合全局内聚和局部解耦的任务关联诱导团队组建方法在权利要求书中公布了：1.一种结合全局内聚和局部解耦的任务关联诱导团队组建方法，其特征在于， 基于异构协作网络HCN进行团队划分；基于专家数据、历史任务数据及新任务构建异构协作网络图，选择特殊路径，对专家节点进行团队划分，并构成超图；所述异构协作网络图中任务和专家表示为节点，任务和专家之间的关系表示为边；所述特殊路径为专家-任务-专家； 根据超图构建带权折叠图，进行基于全局内聚的团队表示学习，形成团队嵌入向量，并将其置于D维向量空间中；所述超图中的每一条超边为一个团队，基于超图构建带权折叠图；在所述带权折叠图中，每个节点对应一个团队，边的权重反映团队之间的关联程度，所述权重是两个超边共享专家的比例；所述基于全局内聚的团队表示学习具体为：将每一个团队视为D维向量空间中的一个区域，用位置向量和范围向量表示，定义为；团队满足：；其中，的计算方式为： ； 所述范围向量是根据团队规模动态调整的常数，根据范围向量和折叠图的边权值，得到每个团队的重叠常数，定义为：； 所述位置向量是结合折叠图上Skip-gram负采样和重叠常数训练得出；最终，得到团队嵌入向量，团队嵌入损失函数如下： ；同时，基于局部解耦的团队表示学习得到每个划分后的团队中任务与专家的关系，获得任务嵌入向量和专家嵌入向量；所述基于局部解耦的团队表示学习具体为：对于每一个团队嵌入向量包含的专家节点和任务节点，学习它们的维潜在表示，捕获彼此间的语义关系和结构关系，得到专家嵌入向量和任务嵌入向量，损失函数定义如下： ； 其中，则代表某个节点的邻居节点； 基于任务相关性诱导的团队匹配策略，对于新任务，计算任务相关度，找到k个最相关的历史任务；根据k个最相关的历史任务将映射至向量空间，找到最匹配的团队集合。

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