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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于子图匹配的图相似性搜索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：CN119415744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411558282.7，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于子图匹配的图相似性搜索方法是由刘峥;庄微风设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于子图匹配的图相似性搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于子图匹配的图相似性搜索方法，将数据图划分为若干互斥的半边图，以子图嵌入为键，包含该子图的数据图集为值构建倒排索引，基于数据图的尺寸信息构建坐标索引，利用两层索引之间的映射关系实现层级过滤，采用自环或无环策略处理半边，设计顺序嵌入模型，使得具有子图同构关系的两张图的嵌入在高维空间中同样有相同的偏序位置，输入查询图，通过坐标索引筛选出初步候选集，再通过倒排索引对候选集进一步筛选，精确计算查询图和候选图之间的图编辑距离，获取最终结果集，不仅避免了传统子图同构测试，而且可以在离线阶段生成子图嵌入，大大缩短的模型的推断时间。

本发明授权一种基于子图匹配的图相似性搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于子图匹配的图相似性搜索方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤， S1，将数据图划分为若干互斥的半边图，以子图嵌入为键，包含该子图的数据图集为值构建倒排索引，基于数据图的尺寸信息构建坐标索引，利用两层索引之间的映射关系实现层级过滤； S2，采用自环或无环策略处理半边，设计顺序嵌入模型，使得具有子图同构关系的两张图的嵌入在高维空间中同样有相同的偏序位置； 步骤S2包括： S21，半边图中的所有半边的远端和近端节点相连，将半边改造为自环，并且在消息传递的过程中，不对由半边改造而成的自环所连接的节点进行消息传递，只将半边的度信息纳入嵌入之中； S22，通过线性变换对节点特征进行处理，得到隐藏层表示，模型采用个图卷积层来聚合局部邻域信息并迭代更新节点表示； S23，不同卷积层之间加入了可学习的跳跃连接，这些连接由一个参数矩阵表示，其中为网络层数，在训练过程中，该参数矩阵用于确定每层输出对最终节点表示的最优贡献； S24，在经过层卷积之后，节点表示通过全局池化操作进行聚合，以生成固定大小的图嵌入； S25，给定一个目标图实例和查询图实例，其中是目标图节点集，是目标图边集，是查询图节点集，是查询图边集，通过顺序嵌入模型得到的图级嵌入的图级嵌入，并且如果的同构子图，按照序嵌入理论，在嵌入空间中的位置在的“左下角”； S26，使用最大边际损失来训练生成嵌入的GNN模型； S3，输入查询图，通过坐标索引筛选出初步候选集，再通过倒排索引对候选集进一步筛选，精确计算查询图和候选图之间的图编辑距离，获取最终结果集； 步骤S3包括： S31，给定查询图和查询阈值，计算出查询区域，通过划分子图和数据图之间的映射关系，将查询区域中的所有图对应的划分子图作为倒排索引的待查子图； S32，查询倒排索引之前，首先创建一个得分数组，用于记录当前查询图和每个数据图之间存在匹配子图的个数，将查询图输入到子图匹配模型中得到查询图嵌入，对于每个待查子图，依次比较查询图嵌入和子图嵌入在嵌入空间中的位置关系，如果，则是查询图的同构子图，包含该子图的所有数据图的得分，直到所有待查子图全部比较完毕，则分数组中分数大于等于的就是候选集； S33，使用精确的GED验证算法对候选集进行验证，得到最终的查询结果。

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