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龙图腾网恭喜北京易汇众盟网络技术有限公司申请的专利基于图神经网络的私域社交关系挖掘方法及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：CN119415979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510018321.2，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于图神经网络的私域社交关系挖掘方法及系统是由曾黎;广宇昊;于惊涛;傅强设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的私域社交关系挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络的私域社交关系挖掘方法及系统，涉及社交关系挖掘技术领域，包括利用知识图谱技术将私域平台用户的历史行为数据与外部知识库进行实体对齐和关系映射，生成用户行为特征数据，并构建用户关系图；利用包含时空注意力层的联邦图神经网络模型处理用户数据，得到用户节点表示向量；根据用户节点表示向量计算用户间的社交影响力指标和关系强度指标，并采用谱聚类方法和因果干预分析确定最终社交圈层结构，生成社交关系分析报告。本发明能够有效挖掘私域平台中复杂的用户社交关系，提高社交圈层识别的准确性和稳定性，为精准营销和个性化推荐提供技术支持。

本发明授权基于图神经网络的私域社交关系挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的私域社交关系挖掘方法，其特征在于，包括：获取目标私域平台中多个用户的历史行为数据；利用知识图谱技术将所述历史行为数据与外部领域知识库进行实体对齐和关系映射，生成用户行为特征数据；根据所述用户行为特征数据构建节点特征矩阵；采用时序感知动态编码器处理所述用户行为特征数据中的用户交互序列，生成动态边特征矩阵；融合所述节点特征矩阵和所述动态边特征矩阵构建私域用户关系图；将所述私域用户关系图的用户数据分散存储至多个本地计算节点，在多个本地计算节点分别构建包含时空注意力层的联邦图神经网络模型，采用安全聚合协议，整合多个本地计算节点的处理结果，获得用户节点表示向量；根据所述用户节点表示向量计算用户间的社交影响力指标和关系强度指标，采用谱聚类方法对所述社交影响力指标和所述关系强度指标进行聚类分析，得到初始社交圈层结构；执行因果干预分析验证所述初始社交圈层结构的稳定性，确定最终社交圈层结构；基于最终社交圈层结构、社交影响力指标和关系强度指标生成社交关系分析报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京易汇众盟网络技术有限公司，其通讯地址为：102627 北京市大兴区经济开发区科苑路18号3幢一层A132室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。