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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于图大模型的区块链系统高中心性智能合约识别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：CN119848825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411601713.3，技术领域涉及：G06F21/52；该发明授权基于图大模型的区块链系统高中心性智能合约识别方法是由刘学洋;胡文蕙;薛瀚霖;石依婷设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图大模型的区块链系统高中心性智能合约识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图大模型的区块链系统高中心性智能合约识别方法，包括：以区块链系统中的各智能合约为节点，以各智能合约间的实时调用关系为边，构建智能合约调用图，确定对应的邻接矩阵；对每一节点的源代码进行解释，得到每一节点的代码解释文本，对每一节点的代码解释文本和原始描述文本进行向量化处理，得到每一节点的代码语义特征向量和原始描述特征向量；将其融合，得到每一节点的第一融合特征向量；将每一节点的第一融合特征向量和邻接矩阵输入至预先构建的图注意力网络，得到图注意力网络输出的每一节点的嵌入向量；基于每一节点的嵌入向量和邻接矩阵，识别高中心性智能合约。本发明提高了高中心性智能合约识别的效率和准确性。

本发明授权基于图大模型的区块链系统高中心性智能合约识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图大模型的区块链系统高中心性智能合约识别方法，其特征在于，包括： 以区块链系统中的各智能合约为节点，以所述各智能合约间的实时调用关系为边，构建智能合约调用图，确定所述智能合约调用图的邻接矩阵； 对每一节点的源代码进行解释，得到所述每一节点的代码解释文本，对所述每一节点的代码解释文本进行向量化处理，得到所述每一节点的代码语义特征向量，对所述每一节点的原始描述文本进行向量化处理，得到所述每一节点的原始描述特征向量； 将所述代码语义特征向量和所述原始描述特征向量进行融合，得到所述每一节点的第一融合特征向量； 将所述每一节点的第一融合特征向量和所述智能合约调用图的邻接矩阵输入至预先构建的图注意力网络，得到所述图注意力网络输出的所述每一节点的嵌入向量，所述图注意力网络是基于样本智能合约调用图的样本节点的样本融合特征向量和样本邻接矩阵，以及所述样本节点的嵌入向量标签进行训练得到的； 基于所述每一节点的嵌入向量和所述邻接矩阵，对所述每一节点进行评估，识别高中心性智能合约； 所述确定所述智能合约调用图的邻接矩阵，包括： 基于所述各智能合约间的实时调用频率，确定每一边的权重； 根据所述每一边和所述每一边的权重，确定所述智能合约调用图的邻接矩阵。

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