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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向图神经网络的可视化管理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：CN115563060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211151054.9，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种面向图神经网络的可视化管理系统是由邵蓥侠;王海江设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向图神经网络的可视化管理系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向图神经网络的可视化管理系统，包括图数据集分析及可视化模块、模型结构搭建及训练模块、日志管理模块和参数调优模块。通过规范图数据集的存储标准，并利用可视化库对图数据集进行可视化展示，对比图数据集差异。通过组件化构建图神经网络模型实现灵活调用、自定义、训练和分享，简化开发步骤。通过记录对图神经网络模型的操作，记载训练后的模型参数并建立日志，通过日志进行规范化存储，并进行可视化地对比分析，在此基础上对模型进行参数调优并记录结果，随时调用优化后的模型参数。构建应用程序编程接口连接各模块，根据用户需求随时调用展示图数据集以及优化后图神经网络模型，实施训练任务或模型评估，提高了开发效率。

本发明授权一种面向图神经网络的可视化管理系统在权利要求书中公布了：1.一种面向图神经网络的可视化管理系统，其特征在于，包括： 图数据集分析及可视化模块，用于获取用户上传的一个或多个图数据集并按照设定存储标准进行存储，生成图数据集信息表以及基于预设可视化库对各图数据集进行可视化展示；以及采用NetworkX和DGL提取各图数据集的图结构特征信息并保存在MongoDB数据库，采用Echarts将各图数据集的图结构特征信息通过表格、节点度分布线状图和或图部分节点连接力状图进行可视化展示；获取各图数据集的图结构特征信息对应表格、节点度分布线状图和或图部分节点连接力状图的差异部分，并进行高亮显示； 模型结构搭建及训练模块，包括层内模块、层间模块和模型参数模块，用于组块化构建一种或多种图神经网络模型，以及调用指定的图数据集对指定的图神经网络模型进行训练并生成模型信息表；以及对各图神经网络模型进行组件化管理，至少记录每个图神经网络的模型名称、与各图神经网络相关的图数据集、各图神经网络包含的模块信息、各图神经网络的参数和各图神经网络的训练结果指标；其中，所述模块信息包括组成每个图神经网络的一个或多个子模块信息、各子模块之间的关联结构以及各子模块的默认值和参数范围； 日志管理模块，用于记载各图神经网络模型的上传、修改、删除、训练和调用日志，各日志记载相应操作后图神经网络模型的参数值，根据各日志生成日志信息表进行管理和可视化分析； 参数调优模块，用于对各图神经网络模型进行参数调优并生成调优信息表； 所述图数据集分析及可视化模块、所述模型结构搭建及训练模块、所述日志管理模块以及所述参数调优模块之间通过应用程序编程接口连接。

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