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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种面向纳税人企业分类的重要因子提取方法及装置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：CN115618926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211414583.3，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种面向纳税人企业分类的重要因子提取方法及装置是由郑庆华;王亦琛;师斌;董博;赵锐;武乐飞;徐一明;王嘉祥设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向纳税人企业分类的重要因子提取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向纳税人企业分类的重要因子提取方法及装置，包括：首先，对原始数据进行数据清洗，剔除残缺数据，并构建成异构图数据形式，用于后续步骤；其次，构建基于注意力机制的异构图神经网络，并利用半监督算法对网络进行优化，实现高精确率的异常企业检测结果；再次，设计基于元路径扰动的异构图解释器，实现影响异常数据检测的重要因子的提取；最后，将异常分类结果与重要因子结合，以可视化的形式展示，交付给专业税务稽查人员以备后续使用。

本发明授权一种面向纳税人企业分类的重要因子提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向纳税人企业分类的重要因子提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据预处理模块对原始数据的异质图化处理；原始数据包括从企业经营过程中产生的发票数据与企业注册信息可在互联网上查询到的数据； 步骤二，构建基于注意力机制的异构图神经网络模型；通过分层注意力机制，学习异质图下的数据节点的嵌入表示，用于后续数据检测以及重要因子的提取；分层注意力包括两个阶段：基于节点级注意力的学习和基于语义级注意力的学习；具体实现方法如下： 1构建基于节点级注意力的异质图神经网络，层节点级注意力汇聚从上述异质图构建中得到的邻域节点特征，通过定义不同的元路径，学习基于元路径的邻居节点权重，并将它们聚合得到特定语义的节点的嵌入表示； 2构建基于语义级注意力的异质图神经网络层，语义级注意力联合学习每个元路径的权重，并通过语义级注意力融合前面得到的语义特定的节点嵌入表示； 3将上述不同的神经网络层结合，构成基于层次注意力机制的异质图神经网络； 步骤三，利用半监督分类方法，实现对异构图神经网络模型的优化； 步骤四，设计基于元路径扰动的异构图解释器，实现影响异常数据检测的重要因子提取；具体实现方法如下： 1定义元路径掩码矩阵，该矩阵的作用是通过将原始异质图与掩码矩阵相乘，得到新的掩码后的异质子图； 2随机初始化元路径掩码矩阵，将新的异质子图输入上述优化过的异质图神经网络，得到新的输出结果，并与原始异质子图的输出作比较； 3定义子图输出与原始图输出之间的损失函数，并优化掩码矩阵，使得损失最小； 4将最终优化完的掩码矩阵与原始异质图相乘，得到掩码后的异质子图，其中保留下来的邻居节点即为影响节点分类结果的重要因子。

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