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龙图腾网获悉西湖大学申请的专利一种基于图流形学习的文献关系发现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：CN116186297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211570190.1，技术领域涉及：G06F16/383；该发明授权一种基于图流形学习的文献关系发现方法及系统是由臧泽林;李子青设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图流形学习的文献关系发现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流形学习的文献关系发现方法及系统，包括：根据文献检索结果，获取第一目标文献以及第一目标文献的邻居文献；将文献检索结果作为节点集合，通过获取第一目标文献与邻居文献之间的第一引用关系作为边集合，以及根据第一目标文献与邻居文献的相同的第一特征标签，构建属性图；基于图流行学习技术，获取属性图的图测地距离以及图测地相似度，通过将图测地距离映射到图测地相似度，并将布雷格曼散度作为损失函数，构建图卷积网络模型，用于通过识别第一目标文献与邻居文献之间的映射关系，获取与邻居文献具有相同映射关系的第二目标文献，补充到文献检索结果中，为用户提供了更为详细关联性更强的文献检索结果。

本发明授权一种基于图流形学习的文献关系发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图流形学习的文献关系发现方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据文献检索结果，获取第一目标文献以及所述第一目标文献的邻居文献； 将文献检索结果作为节点集合，通过获取所述第一目标文献与所述邻居文献之间的第一引用关系作为边集合，以及根据所述第一目标文献与所述邻居文献的相同的第一特征标签，构建属性图； 基于图流行学习技术，获取所述属性图的图测地距离以及图测地相似度，通过将所述图测地距离映射到所述图测地相似度，并将布雷格曼散度作为损失函数，构建用于获取文献关系识别的图卷积网络模型，其中，所述图卷积网络模型用于通过识别所述第一目标文献与所述邻居文献之间的映射关系，获取与所述邻居文献具有相同映射关系的第二目标文献，补充到所述文献检索结果中； 在获取第一目标文献的过程中，基于第一时间戳，获取用于生成所述文献检索结果的所述第一特征标签； 根据选择所述文献检索结果的第二时间戳，与所述第一时间戳的第一关系，获取所述第一目标文献； 在获取邻居文献的过程中，基于所述第一特征标签，根据所述第一目标文献的第一引用关系，获取所述邻居文献； 在获取图测地距离的过程中，基于所述第一引用关系，将所述第一特征标签的数量作为所述图测地距离的表征数据； 在生成图测地相似度的过程中，根据用于生成所述图测地距离的所述特征标签，获取所述邻居文献之间的第二引用关系； 依据所述第一引用关系和所述第二引用关系，获取第二特征标签，并依据所述第二特征标签的数量作为所述图测地相似度的表征数据。

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西湖大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区转塘街道石龙山街18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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