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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于混合扩散的图卷积网络文献分类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：CN115795344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211525235.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于混合扩散的图卷积网络文献分类方法及系统是由杨智;李康;甘海涛;周然;严亚东;欧阳翰;颜家璇设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合扩散的图卷积网络文献分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合扩散的图卷积网络的文献分类方法及系统，包括：获取包含文献数据的训练数据集；通过特征相似性扩散模型对节点进行特征空间邻域节点间信息扩散,得到经过节点特征空间信息扩散的数据集；对经过特征空间信息扩散的数据集,通过图卷积模型利用邻接矩阵进行邻接节点间的信息扩散；对经过混合扩散后的数据集进行半监督的图卷积网络训练，并使用节点间的扩散距离对最终的预测标签进行约束；采用训练后得到的基于混合扩散的图卷积网络进行文献分类。本发明利用了节点特征的混合扩散，来对每个节点信息进行在特征空间中的相近节点的信息扩散和邻接节点间的信息扩散，使得节点特征包含更多信息，可显著提升文献分类准确率。

本发明授权一种基于混合扩散的图卷积网络文献分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合扩散的图卷积网络的文献分类方法，其特征在于，包含以下步骤： S100：获取公共科学论文数据集； S200：通过节点特征相似性扩散模型对引入的公共科学论文数据集的节点信息进行扩散映射并计算节点间的扩散距离，通过其中的扩散过程来对节点进行特征空间邻域节点间信息扩散，以此来得到各个节点新的特征信息，来得到经过节点特征空间信息扩散的数据集；节点特征相似性扩散模型为： 其中，Ψtx为经过节点特征空间信息扩散模型对数据集节点信息X进行特征空间邻域节点间信息扩散后节点信息，Z表示引入的公共科学论文数据集的节点信息；λk为节点特征x的k维特征值，t表示扩散时间次数，ψkx为节点特征x的k维特征向量； S300：通过半监督图卷积模型，对经过S200后的数据集通过图卷积操作对数据集进行邻接节点间的信息扩散；半监督图卷积模型如下： 上式中：σ·表示激活函数；Hl+1表示半监督图卷积网络的第l+1层输出；Hl表示半监督图卷积网络的第l层输出，半监督图卷积网络的第0层输出H0即最初输入为当前训练数据集Ψtx，即得到：H0＝Ψtx；表示添加了自连接的第一邻接矩阵；表示矩阵的度矩阵；Wl表示半监督图卷积网络第l层对应的权重矩阵； S400：使用S300中的图卷积模型，对经过S200和S300混合扩散后的数据集进行半监督的图卷积网络训练，并在训练的过程中使用S200中得到的节点间的扩散距离对最终的预测标签进行约束，使得最终的分类面更加平滑； S500：采用步骤S400训练后得到的图卷积神经网络进行文献分类。

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