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龙图腾网获悉浙江中烟工业有限责任公司申请的专利一种基于图神经网络的卷烟关联性分析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：CN116383672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310343583.7，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法及系统是由金泳;楼卫东;高扬华设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法，包括获取卷烟数据；根据卷烟数据构建知识图谱；其中，知识图谱的主节点为卷烟品牌，子节点为卷烟规格，尾节点为卷烟的简介信息以及属性特征；根据知识图谱获取邻接矩阵、标签矩阵以及对应的特征矩阵；利用半监督的学习方式，将邻接矩阵、标签矩阵和对应的特征矩阵输入至图神经网络中进行训练，获得相似度分类模型；将新品卷烟数据输入至相似度分类模型中，获取新品卷烟与其它卷烟的相似度。本发明利用半监督的方式，在少量标签的情况下训练图神经网络，获得具有节点关联性的相似度分类模型，可快速高效的获取新品卷烟与不同规格的卷烟的相似度。

本发明授权一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法，其特征在于，包括： 获取卷烟数据； 根据卷烟数据构建知识图谱；其中，知识图谱的主节点为卷烟品牌，子节点为卷烟规格，尾节点为卷烟的简介信息以及属性特征； 根据知识图谱获取邻接矩阵、标签矩阵以及对应的特征矩阵； 利用半监督的学习方式，将邻接矩阵、标签矩阵和对应的特征矩阵输入至图神经网络中进行训练，获得相似度分类模型； 将新品卷烟数据输入至相似度分类模型中，获取新品卷烟与其它卷烟的相似度； 其中，所述获得相似度分类模型包括如下步骤： 将邻接矩阵、标签矩阵以及特征矩阵作为初始训练集输入至图神经网络中进行迭代训练，直到损失函数收敛，获得图神经网络的链路分类器以及预测输出矩阵； 通过softmax函数获得链路分类器对于每条边所属相似类别的置信度，选出置信度最高一个分类结果，将其添加到标签矩阵中，得到新的标签矩阵； 根据新的标签矩阵继续迭代训练图神经网络的链路分类器，直到标签矩阵被填满，得到最终的相似度分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江中烟工业有限责任公司，其通讯地址为：310008 浙江省杭州市中山南路77号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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