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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种用于学术网络的模糊节点消歧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：CN119938999B 。

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：202510033168.0，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种用于学术网络的模糊节点消歧方法是由孙登第;韩雨璇设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于学术网络的模糊节点消歧方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于学术网络的模糊节点消歧方法，节点特征预处理与图结构增强模块对学术网络的节点进行预处理并构建图结构，通过邻接矩阵对图结构进行增强，将增强图输入模糊节点识别模块动态生成注意力权重，使用注意力权重对邻居节点的特征进行加权聚合生成目标节点的特征表示，识别模糊节点；所有模糊节点都输入至对比学习与节点表示优化模块，来消除模糊节点的歧义性，实现节点优化；优化后的节点输入至GNN节点表示学习与分类模块进行学习，最终完成节点的分类任务。本发明通过引入注意力机制，解决了现有技术在正负样本选择的适应性和局部与全局信息融合方面的不足。

本发明授权一种用于学术网络的模糊节点消歧方法在权利要求书中公布了：1.一种用于学术网络的模糊节点消歧方法，其特征在于，构建模糊节点消歧网络，将获取的学术网络文本节点输入构建的模糊节点消歧网络，经处理后完成节点分类，并消除模糊节点；所述模糊节点消歧网络依次包括四个模块：节点特征预处理与图结构增强模块、模糊节点识别模块、对比学习与节点表示优化模块和GNN节点表示学习与分类模块； 所述节点特征预处理与图结构增强模块先对学术网络的文本节点进行预处理，基于预处理后的节点构建图结构G＝V,E,X，通过邻接矩阵对图结构进行增强，输出增强图G′＝V,E′,X′； 其中，V是原图结构的文本节点集，E是指原图结构的边集，X是原图结构中节点特征；E′是指增强图的边集；X′是指增强图的节点特征；所述节点特征包含文本信息； 将所得增强图G′＝V,E′,X′输入模糊节点识别模块，模糊节点识别模块中引入注意力机制来计算当前节点与其邻居节点之间的相似性分数，进而动态生成注意力权重，使用注意力权重对邻居节点的特征进行加权聚合生成目标节点的特征表示，识别模糊节点； 将所有动态识别到的模糊节点都输入至对比学习与节点表示优化模块，对比学习与节点表示优化模块通过自注意力机制和对比学习来消除模糊节点的歧义性，实现节点优化； 将优化后的节点输入至GNN节点表示学习与分类模块，所述GNN节点表示学习与分类模块基于图神经网络GNN对节点表示进行学习，最终完成节点的分类任务； 上述模糊节点识别模块的具体过程如下： 对于增强图G′＝V,E′,X′中的每个节点v，采用一个记忆单元来编码节点v的预测标签分布的历史方差； 在每个训练周期t之后，更新如下： 时间不一致性预测更新：时间不一致性度量：表示时间t时刻节点v的预测向量；μ是平滑系数，取值在[0,1]之间；表示时间t时刻节点v的当前预测概率分布；是指节点v在当前模型预测下的类别标签； 表示时间t时刻节点v的预测不确定性，即预测熵，RY表示类别标签的数量，表示时间t时刻节点v的预测概率，是预测向量中与类别y对应的分量。

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