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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于多视图的图神经网络的重要节点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：CN114417063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202110664305.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于多视图的图神经网络的重要节点识别方法是由王崇骏;袁金亮;徐鸣;孙浩然;张雷设计研发完成，并于2021-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图的图神经网络的重要节点识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图的图神经网络的重要节点识别方法，从社交平台上获取用户信息；根据用户信息将所有用户表示为节点，用户之间的关系表示为连边，用户的相关属性表示为特征，建立网络图结构；扩展为多视图，从不同角度描述数据，在不同视图上使用图神经网络的方法得到节点的嵌入；利用高阶的拓扑结构矩阵表示节点之间的关系，使用注意力的方法融合多视图信息，得到节点最终的表示，预测节点的重要性，得到端到端训练模型，识别出重要的节点；本发明不仅能够提高模型的表达能力，同时能够泛化到没有明显图结构的数据上，提取新的关系，建立图结构，利用图神经网络模型，提高网络中重要节点识别的性能。

本发明授权一种基于多视图的图神经网络的重要节点识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图的图神经网络的重要节点识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，数据采集阶段，从社交平台上获取用户信息； 步骤2，数据预处理阶段：对用户信息进行预处理，然后根据预处理的用户信息将所有用户表示为节点，用户之间的关系表示为连边，用户的相关属性表示为特征，建立网络图结构； 步骤3，网络嵌入阶段：根据步骤2得到的网络图结构的基础上，扩展为多视图，从不同角度描述数据，在不同视图上使用图神经网络的方法得到节点的嵌入； 步骤4，计算多视图：利用高阶的拓扑结构矩阵表示节点之间的关系； 步骤5，重要节点识别阶段：基于步骤4得到的高阶的拓扑结构矩阵表示节点之间的关系使用注意力的方法融合多视图信息，得到节点最终的表示，预测节点的重要性，得到端到端训练模型，识别出重要的节点； 步骤2中：建立网络图结构方法如下， 步骤2a，对用户信息中数据缺失的属性进行补0； 步骤2b，将所有用户表示为节点，用户之间的关系表示为连边建立图结构； 步骤2c，用户的相关属性处理为网络中节点的特征，得到网络图结构； 步骤4中利用高阶的拓扑结构矩阵表示节点之间的关系的方法如下： 步骤4a，在图上进行信息传播，从而获得节点之间相似性，传播能够得到节点对之间的高阶拓扑结构相似性，首先使用PageRank方法得到传播矩阵； 步骤4b，基于节点的特征向量矩阵，计算得到图数据的另一种视图-特征相似性矩阵； 步骤4c，基于步骤2得到的网络图结构、步骤4a得到的传播矩阵、步骤4b得到特征相似性矩阵，得到三种视图，分别从局部接近性、全局接近性和特征相似性三个方面描述网络中节点之间的关系； 步骤4d，步骤4c得到的三种视图分别使用图卷积神经网络得到节点的表示。

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