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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利一种应用于数据中心的图结构学习模型的训练方法、数据预测方法和电子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：CN115660051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211404327.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种应用于数据中心的图结构学习模型的训练方法、数据预测方法和电子设备是由沈芳;王加龙设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于数据中心的图结构学习模型的训练方法、数据预测方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种应用于数据中心的图结构学习模型的训练方法、数据预测方法和电子设备。该方法包括：获取多个设备的时序数据；将多个设备的时序数据输入图结构学习模型的编码器中，得到影响设备关系的多个因素各自对应的图，图的节点为多个设备，图的边为两个设备在因素影响下的关系；将多个设备的时序数据和多个因素各自对应的图输入图结构学习模型的解码器中，得到多个设备的预测时序数据；基于预测时序数据和预测时序数据对应的真实时序数据，对编码器和解码器的参数进行调整，以得到训练后的图结构学习模型，提升了准确性。

本发明授权一种应用于数据中心的图结构学习模型的训练方法、数据预测方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图结构学习模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个设备的时序数据；所述时序数据为温度时序数据； 将所述多个设备的时序数据输入所述图结构学习模型的编码器中，得到影响设备关系的多个因素各自对应的图，所述图的节点为所述多个设备，所述图的边为两个设备在所述因素影响下的关系； 将所述多个设备的时序数据和所述多个因素各自对应的图输入所述图结构学习模型的解码器中，得到所述多个设备的预测时序数据； 基于所述预测时序数据和所述预测时序数据对应的真实时序数据，对所述编码器和所述解码器的参数进行调整，以得到训练后的图结构学习模型； 所述将所述多个设备的时序数据输入所述图结构学习模型的编码器中，得到影响设备关系的多个因素各自对应的图，包括： 对所述多个设备的时序数据进行特征提取，得到所述多个设备的初始特征； 将所述多个设备的初始特征输入所述编码器的解缠图卷积层中，得到所述多个设备的目标特征，所述目标特征中包括与所述多个因素分别对应的第一特征； 基于所述多个设备的目标特征中与所述多个因素分别对应的第一特征，确定所述多个因素各自对应的设备关系分布； 对所述设备关系分布进行采样，得到所述多个因素各自对应的图。

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