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龙图腾网获悉中国信息通信研究院申请的专利基于异构图神经网络的企业数据重要性分级预测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：CN120725295B 。

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：202511202904.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于异构图神经网络的企业数据重要性分级预测方法是由刘明辉;陈湉;朴鸿国;周楷柠;钟子呈;关伟东设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图神经网络的企业数据重要性分级预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于异构图神经网络的企业数据重要性分级预测方法，涉及数据处理技术领域，解决了现有技术难以解决多模态层面上的数据重要性分级识别的问题。所述方法包括：分别生成每条企业业务数据的元数据、每个员工的元数据；将企业的每个部门分别作为数据域，选取重要性得分超过重要性得分阈值的数据域作为有效数据域；根据有效数据域内的各企业业务数据和员工的元数据，构建异构图；根据有效数据域内各员工的重要性得分，利用基于注意力的半监督异构图神经网络预测异构图中的各数据节点的重要性得分；分别根据每一数据节点的重要性得分，得到相应企业业务数据的重要性分级。

本发明授权基于异构图神经网络的企业数据重要性分级预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图神经网络的企业数据重要性分级预测方法，其特征在于，所述方法包括： 分别生成每条企业业务数据的元数据、每个员工的元数据； 将企业的每个部门分别作为数据域，选取重要性得分超过重要性得分阈值的数据域作为有效数据域； 根据有效数据域内的各企业业务数据和员工的元数据，构建异构图； 根据有效数据域内各员工的重要性得分，利用基于注意力的半监督异构图神经网络预测异构图中的各数据节点的重要性得分； 分别对每一数据节点的重要性得分进行数值缩放及重要性分级映射，得到相应数据节点的重要性分级，作为相应企业业务数据的重要性分级； 所述构建异构图，执行： 将企业业务数据作为数据节点，将相应元数据中除关联关系外的字段作为数据节点的属性；将员工作为员工节点，将相应元数据中的字段作为员工节点的属性； 根据不同节点在相同属性上的属性值的一致性建立相关节点之间的边，并根据各企业业务数据的元数据中的关联关系建立相关数据节点之间的边；构建得到异构图； 所述预测异构图中的各数据节点的重要性得分，执行： 对每一节点的属性进行向量化表示，得到相应节点的初始向量； 将各节点的初始向量映射到同一特征空间，得到相应节点的特征向量； 将各员工的重要性得分作为异构图中相应员工节点的标签、初始化各数据节点的标签为0，形成所有节点的初始化的标签矩阵； 根据初始化的标签矩阵及所有节点的特征向量，基于多重注意力机制对标签矩阵进行多轮传播，预测输出最优标签矩阵； 从最优标签矩阵中提取出每一数据节点的标签，作为相应数据节点的重要性得分。

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