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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位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：CN116599929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310524079.7，技术领域涉及：H04L61/5007；该发明授权一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法是由韩鹏;倪彦波;连一峰;张海霞;刘倩;聂榕设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法，其步骤包括：1采集多个已知IP设备的地理位置以及辅助定位特征；2根据所述辅助定位特征构建由各IP节点构成的图结构；3利用图嵌入模型生成所述图结构中每个IP节点的特征向量；4对每一IP设备的地理位置信息进行离散化处理，将同一区域内的IP设备设置相同的地理信息离散编码；5使用生成模型对每个IP节点的特征向量进行特征降维，并用该IP节点对应的地理信息离散编码进行监督训练优化生成模型，将优化后的生成模型作为降维网络；6对于一待定位的IP设备k，生成该IP设备k的特征向量并将其输入降维网络，预测得到该IP设备k的定位结果。

本发明授权一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法，其步骤包括： 1采集多个已知IP设备的地理位置以及辅助定位特征； 2根据所述辅助定位特征构建由各IP节点构成的图结构；每一IP节点对应一IP设备； 3利用图嵌入模型生成所述图结构中每个IP节点的特征向量； 4对每一所述IP设备的地理位置信息进行离散化处理，将同一区域内的IP设备设置相同的地理信息离散编码； 5使用生成模型对每个IP节点的特征向量进行特征降维，并用该IP节点对应的地理信息离散编码进行监督训练优化所述生成模型，将优化后的生成模型作为降维网络；所述生成模型为掩码自编码器，得到所述降维网络的方法为： 51掩码自编码器对当前输入IP节点的特征向量中的基础特征向量进行掩码处理，随机抽取基础特征向量中的部分特征并将其值设为0； 52将步骤51处理后的特征向量进行降维输出的向量作为当前输入IP节点的预测定位，计算IP节点的预测定位与该IP节点对应的地理信息离散编码之间的欧式距离并将其加入掩码自编码器的损失函数； 53将步骤52输出的向量升维到所输入特征向量的维度，与步骤31中输入的特征向量进行比较，计算得到两向量之间的杰卡德距离并将其加入掩码自编码器的损失函数； 54利用所述损失函数计算损失值对所述生成模型进行优化，将优化后的生成模型作为降维网络； 6对于一待定位的IP设备k，根据该IP设备k的辅助定位特征生成该IP设备k的特征向量并将其输入所述降维网络，预测得到该IP设备k的定位结果。

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