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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司;山东浪潮傲林大数据科技有限公司申请的专利基于图神经网络的企业应用复杂业务节点优化方法及系统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：CN120892607B 。

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：202511414871.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于图神经网络的企业应用复杂业务节点优化方法及系统是由江洋;柳增运;岳现国;王小明;宫保金设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的企业应用复杂业务节点优化方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于图神经网络的企业应用复杂业务节点优化方法及系统，涉及业务语义网络优化技术领域，包括：定义企业应用业务网络的节点和边的内部属性，基于节点和边的内部属性构建图结构；将图结构输入至图神经网络模型进行线性转换，采用初始参数矩阵对节点和边的特征向量表示进行向量转化，并利用自注意力机制对节点和边进行图神经网络GNN多重迭代计算，计算节点之间相关性的注意力参数矢量，确定各个节点之间的相关性大小；对每个节点和边的注意力参数矢量进行列归一化，使用函数转换调整权重，输出得到特征向量，将特征向量进行聚合，并对每个节点的权重进行动态计算，最终输出得到优化的图结构，实现对企业应用业务场景中的节点的优化。

本发明授权基于图神经网络的企业应用复杂业务节点优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的企业应用复杂业务节点优化方法，其特征在于，包括： 定义企业应用业务网络的节点和边的内部属性； 基于节点和边的内部属性构建图结构；其中，实体节点包括消费者、零售商、销售订单、采购订单、生产订单以及物料清单，根据各个实体之间的关系、相关节点和边的内部属性构建图结构； 将图结构输入至图神经网络模型进行线性转换，采用初始参数矩阵对节点和边的特征向量表示进行向量转化，并利用自注意力机制对节点和边进行图神经网络GNN多重迭代计算，计算节点之间相关性的注意力参数矢量，确定各个节点之间的相关性大小； 对每个节点和边的注意力参数矢量进行列归一化，使用函数转换调整权重，输出得到特征向量，包括：对每个节点和边的注意力参数矩阵进行列归一化计算，通过使用函数转换，使注意力参数权重的和等于1： 其中，xm为输入图节点，K表示相关节点的邻居节点，为相关节点的邻居节点的权重，eim为拟合的图神经网络参数权重； 将特征向量进行聚合，并对每个节点的权重进行动态计算，最终输出得到优化的图结构，实现对企业应用业务场景中的节点的优化，其中，对每个节点的权重根据相邻节点的特征参数进行计算： 其中，σ代表激活函数，αim代表SoftMax函数，hm代表转化参数，W为随机矩阵。

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