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龙图腾网恭喜西安识庐慧图信息科技有限公司申请的专利一种范式化图模型构建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：CN114936307B 。

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：202210574033.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种范式化图模型构建方法是由冯亚维;黄胜蓝;周玺;王改朝设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种范式化图模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种范式化图模型构建方法，包括以下步骤：S1.数据探查：利用查询语句和可视化工具对业务数据进行分析，确定业务数据之间潜在的关系；S2.节点和边关系构建：基于所述数据探查的结果确定图的节点和边类型，从而构建图schema；S3.图数据构建：基于所述图schema将对应节点和边的数据加载进来，再对节点和边的属性进行编码和组合，构成图模型所需要的图；S4.模型选取：根据业务问题类型选择对应的范式进行建模；S5.模型参数设置：设置模型参数，包括隐藏层数和loss函数；S6.模型调优：调整模型参数，使得模型最优。本发明可以使用户专注于业务数据，不用关心具体建模细节。

本发明授权一种范式化图模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种范式化图模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据探查：利用查询语句和可视化工具对业务数据进行分析，确定业务数据之间潜在的关系；S2.节点和边关系构建：基于所述数据探查的结果确定图的节点和边类型，从而构建图schema；S3.图数据构建：基于所述图schema将对应节点和边的数据从分布式文件系统中加载进来，再对节点和边的属性进行编码和组合，构成图模型所需要的图；S4.模型选取：根据业务问题类型选择对应的范式进行建模；S5.模型参数设置：设置模型参数，包括隐藏层数和loss函数；S6.模型调优：调整模型参数，使得模型最优；所述范式包括属性传导范式，所述属性传导范式的建模方法包括以下步骤：S401.聚合：节点将邻居节点的信息接收后，与自身信息按照不同权重聚合形成更全面的信息表达；S402.非线性变换：对所述聚合得到的表达进行非线性变换作为此层本节点的表达；S403.传播：将所述非线性变换后得到的节点表达传播给邻居节点，每个节点都循环执行步骤S401~S403；所述范式包括向量化匹配范式，所述向量化匹配范式的建模方法包括：聚合过程，每个节点聚合邻居信息过程与属性传导范式类似，但模型学习目标不再是拟合样本的标签，而是最小化相关事物的表达，最大化不相关事物的表达；训练完成后，模型将得到在相应语境下事物表达的计算方式，并且事物表达的相似性反映了事物的相关性；所述范式包括因果推理范式，所述因果推理范式的建模方法包括：通过对训练样本各个事件的取值进行最大似然估计得出各个节点的条件概率，并利用广度优先搜索寻找最符合各事件因果关系的图结构，得到图结构与各节点的条件概率后即形成了概率图模型。

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