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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利连续时序交互图表示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：CN115510277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210717598.0，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权连续时序交互图表示方法是由范晓亮;闫旭;杨佩蓁;陈龙彪;臧彧;王程设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本连续时序交互图表示方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种连续时序交互图表示方法和介质，其中方法包括：获取原始动态图数据，进行预处理，以得到结构数据、节点特征和边特征；进行划分，以生成训练集、测试集和验证集；根据训练集对模型进行训练，以得到初始图表示模型，并根据测试集和验证集对初始图表示模型进行测试和验证，以得到最终图表示模型，获取待处理动态图，并通过最终图表示模型输出待处理动态图中节点对应的节点表示向量；能够有效捕捉节点表示的连续动态性并学习其状态轨迹，进而有效提升非活跃节点的表示能力及长间隔交互的预测效果。

本发明授权连续时序交互图表示方法在权利要求书中公布了：1.一种连续时序交互图表示方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始动态图数据，并对所述原始动态图数据进行预处理，以得到结构数据、节点特征和边特征； 将所述结构数据、所述节点特征和所述边特征按预设比例进行划分，以生成训练集、测试集和验证集； 根据所述训练集对模型进行训练，以得到初始图表示模型，并根据所述测试集和所述验证集对所述初始图表示模型进行测试和验证，以得到最终图表示模型； 获取待处理动态图，并通过所述最终图表示模型输出所述待处理动态图中节点对应的节点表示向量； 其中，所述最终图表示模型包括编码器、连续推理模块、图注意力层和解码器； 所述编码器用于将所述节点的特征投影到浅层空间，以得到节点的初始隐藏表示； 所述连续推理模块用于根据所述结构数据、所述节点特征和所述边特征生成所述节点在预设时间区间内的状态轨迹； 所述图注意力层用于对所述节点的历史交互信息进行聚合，以预测交互节点的未来表示； 所述解码器用于对编码数据进行解码； 其中，所述状态轨迹通过以下公式表述： 其中，表示节点在时刻的交互信息，和分别表示控制三种因素影响程度的三个门； 其中，和均为可训练的参数，表示将输出的范围映射到的Sigmoid激活函数； 其中，所述未来表示通过以下公式表述： 其中，表示节点的未来表示，表示邻居数量，表示反应节点的邻居节点对节点影响的注意力分数； 其中，表示节点表示向量的维度，注意力机制中的query，key和value定义如下： 其中，表示权重矩阵，表示节点的表示向量，表示节点的邻居节点的表示向量。

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