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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习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：CN119167994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411686885.5，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习方法是由亓晋;叶洪江;孙莹;徐飞易;孙雁飞;郭宇锋;董振江;吴迪设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息技术领域，公开一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习方法，包括数据收集和预处理；构建异构图数据表示，基于多层级自编码器方法构建异构图节点表示学习模型，设计节点级别和关系级别的双重编码器，通过在不同级别捕捉节点和关系信息来生成更全面的节点表示，然后，通过全局解码器重构节点特征，捕捉节点与关系之间的交互信息，对构建的异构图节点表示学习模型进行训练与优化；将待测数据集输入训练后的异构图节点表示学习模型中，对异构图中的节点进行分类，以解决现有计算复杂度高且需要大量领域知识的问题，以解决现有过于依赖节点类型嵌入、忽略关系特征的问题。

本发明授权一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，数据收集和预处理；步骤S2，构建异构图数据表示，将预处理后的不同的数据视为异构图中的节点，节点分为源节点和目标节点，数据之间不同的关系构建为边，节点之间的关系定义为关系类型，每个节点对应一个节点特征；步骤S3，基于多层级自编码器方法构建异构图节点表示学习模型，步骤S3.1，将异构图数据表示作为该模型的输入，利用预转换层将节点特征映射到同一个维度，步骤S3.2，在编码开始前，通过编码器转换层将预转换层的输出投影到潜在空间中，生成节点的初步表示，步骤S3.2，将节点的初步表示分别输入到节点级别编码器和关系级别编码器中编码得到节点级别特征和关系级别特征，步骤S3.3，将节点级别特征和关系级别特征进行特征融合，步骤S3.4，将融合后的数据输入带有交叉注意力机制的全局解码器中重构特征，最后通过预测层输出结果；步骤S4，对构建的异构图节点表示学习模型进行训练与优化；步骤S5，将待分类数据输入训练后的异构图节点表示学习模型中，获得分类结果。

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