招联消费金融有限公司;中山大学陈川获国家专利权
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龙图腾网获悉招联消费金融有限公司;中山大学申请的专利图表征学习模型的优化方法、装置和计算机设备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：CN116227535B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211668532.3，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权图表征学习模型的优化方法、装置和计算机设备是由陈川;李绎昊;林昊;郑子彬;王耀南;张文锋设计研发完成，并于2022-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本图表征学习模型的优化方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图表征学习模型的优化方法、装置和计算机设备。所述方法包括：将第一增强图和第二增强图输入图表征学习模型，得到第一增强图中多个第一节点各自的节点向量和第二增强图中多个第二节点各自的节点向量；基于各节点向量，构建第一节点各自的第一损失函数；对各第一节点各自的节点向量进行社群检测，得到多个社群中心向量，以确定第一节点各自的社群正样本与社群负样本；针对每一第一节点，根据第一节点的节点向量、社群正样本以及社群负样本，构建每一第一节点各自的第二损失函数；融合第一损失函数和第二损失函数构建目标损失函数，以对图表征学习模型进行迭代优化，获得优化的图表征学习模型。采用本方法能够提高图表征学习效果。
本发明授权图表征学习模型的优化方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种图表征学习模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将第一增强图和第二增强图分别输入图表征学习模型，得到所述第一增强图中多个第一节点各自的节点向量和所述第二增强图中多个第二节点各自的节点向量；所述第一增强图和所述第二增强图通过对初始图进行数据增强得到； 基于各所述节点向量，构建每一所述第一节点各自对应的第一损失函数； 对各所述第一节点各自的节点向量进行社群检测，得到多个社群中心向量，基于各所述社群中心向量，确定每一所述第一节点各自对应的社群正样本与社群负样本； 针对每一所述第一节点，根据所述第一节点的节点向量、所述社群正样本以及所述社群负样本，构建每一所述第一节点各自对应的第二损失函数； 融合所述第一损失函数和所述第二损失函数构建目标损失函数，基于所述目标损失函数对所述图表征学习模型进行迭代优化，获得优化的图表征学习模型。
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招联消费金融有限公司;中山大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；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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