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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利一种跨网络的锚链接确定方法、装置、设备及介质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：CN115577186B 。

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：202110761299.2，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种跨网络的锚链接确定方法、装置、设备及介质是由丁杰;吴越设计研发完成，并于2021-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨网络的锚链接确定方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开实施例涉及一种跨网络的锚链接确定方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：通过预设的强化学习模型对关系网络中当前对象节点的连接关系进行学习，得到当前对象节点在该关系网络中的最优网络模体；将各对象节点对应的最优网络模体输入至超图卷积网络，通过超图卷积网络生成各对象节点的对象向量；确定任意两个关系网络的对象向量对应的对象节点之间的锚链接。本公开能够得到效果更好的最优网络模体，更适用于现实中复杂的关系网络，进而能够提高锚链接确定结果的准确性。

本发明授权一种跨网络的锚链接确定方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种跨网络的锚链接确定方法，其特征在于，包括： 将任一关系网络中的多个对象节点逐一作为当前对象节点，通过预设的强化学习模型对该关系网络中所述当前对象节点的连接关系进行学习，得到所述当前对象节点在该关系网络中的最优网络模体；其中，所述最优网络模体是由所述当前对象节点和多个关联节点组成的拓扑结构，且所述关联节点是与所述当前对象节点具有连接关系的其它对象节点；其中，所述关系网络包括：社交网络；对象节点携带对象的属性信息包括：用户在社交平台的公开发表信息、用户的对外联系信息、用户的头像照片； 将各所述对象节点对应的所述最优网络模体输入至超图卷积网络，通过所述超图卷积网络生成各所述对象节点的对象向量； 确定任意两个关系网络的所述对象向量对应的对象节点之间的锚链接； 其中，得到所述当前对象节点在该关系网络中的最优网络模体，包括： 将所述关系网络中的当前对象节点作为初始网络模体； 基于所述初始网络模体执行动作策略，生成所述动作策略对应的新拓扑结构；以及， 根据预设的评价指标确定所述新拓扑结构的中间态回报； 在通过所述强化学习模型对该关系网络中当前对象节点的连接关系进行学习后，获取中间网络模体；以及， 基于所述中间网络模体，确定任意两个关系网络的对象节点之间的锚链接，并将确定结果确定为终点态回报； 基于所述中间态回报和所述终点态回报确定所述中间网络模体的回报； 将回报最大的所述中间网络模体确定为最优网络模体。

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