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龙图腾网获悉广州精粹智能科技股份有限公司申请的专利一种基于图计算的大数据关系挖掘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：CN119312810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411304787.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于图计算的大数据关系挖掘方法是由孙伟设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图计算的大数据关系挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于图计算的大数据关系挖掘方法，通过预处理多源异构数据生成图结构，利用图计算技术挖掘频繁子图和动态关系，并构建关系模型，方法涉及数据清洗、实体识别、关系抽取及图计算技术，其中数据清洗结合局部敏感哈希和机器学习去噪，实体识别与关系抽取采用深度学习模型，图计算则融合图卷积网络与分布式图遍历，最终，通过基于图的机器学习框架进行关系预测，并利用图可视化技术展示分析结果，提供深入的数据洞察，该方法有效提升了大数据关系挖掘的准确性和效率，适用于复杂场景下的数据分析与决策支持。

本发明授权一种基于图计算的大数据关系挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图计算的大数据关系挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对多源异构大数据进行预处理，包括数据清洗、实体识别、关系抽取和类型标注，生成图结构数据，其中所述预处理步骤包括使用自然语言处理技术对文本数据进行语义角色标注，以识别实体间的语义关系；S2、利用图计算技术从图中挖掘频繁子图和动态关系，其中所述图计算技术包括一种模式匹配算法，所述模式匹配算法结合了深度学习的特征提取和传统的图遍历技术；所述图计算技术中的模式匹配算法包括使用图卷积网络对图结构数据进行特征学习和模式识别，其中所述图卷积网络用于学习节点的局部和全局特征，具体步骤为：图数据收集，获取具有节点和边的图结构数据；数据格式化，将数据转化为适合图卷积网络输入的格式，包括节点特征矩阵和邻接矩阵，并对节点特征进行标准化，以提高训练效果；邻接矩阵处理，对邻接矩阵进行归一化处理，计算每个节点的邻接矩阵的度矩阵的逆平方根；卷积操作，对每个节点及其邻域应用卷积操作，聚合邻居节点的信息；激活函数，使用ReLU激活函数，以增加模型的非线性表达能力；堆叠图卷积网络层，根据需要堆叠多个图卷积层，以捕捉节点的多层次特征；输出层，为子图挖掘任务添加含有全连接层或池化层的输出层，将构建好的模型进行训练；特征提取，从图卷积网络输出中提取节点和子图的特征；子图匹配，通过对比提取的特征与目标模式，识别和提取符合特定模式的子图；将训练好的图卷积网络模型部署到生产环境中，集成到实际应用中，使用模型进行实时子图匹配和模式识别，提供数据分析和决策支持；S3、基于挖掘结果构建关系模型，并应用于具体场景进行数据分析和洞察，其中所述关系模型包括一个基于图的机器学习框架，用于训练和预测实体间复杂关系的发展和变化；所述关系模型中的基于图的机器学习框架包括使用图神经网络来建模和预测实体间的复杂关系，其中所述图神经网络用于捕捉实体之间的依赖关系和动态变化。

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