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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于局部结构特征增强的网络对齐方法、装置及设备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：CN114722273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210265499.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于局部结构特征增强的网络对齐方法、装置及设备是由谭真;黄旭倩;董康生;何磊;王俞涵;赵翔;唐九阳;李硕豪;王吉设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部结构特征增强的网络对齐方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于局部结构特征增强的网络对齐方法、装置及设备。所述方法包括：将两个网络数据集输入网络对齐模型中进行训练，直至得到具备将两个网络进行对齐能力的已训练的网络对齐模型，该网络对齐模型包括编码部分以及解码部分，编码部分采用迭代深度图学习方法对网络数据集表示的网络结构进行优化，以缓解原始网络结构中的噪音，而解码部分采用知识表示学习方法对优化后的网络结构进行对齐预测，以增加局部特征，最终提高网络对齐的精准度。

本发明授权基于局部结构特征增强的网络对齐方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.基于局部结构特征增强的网络对齐方法，其特征在于，所述方法包括：选取进行网络对齐的两个网络数据集，所述两个网络数据集为两个真实世界社交网络的数据集，所述两个社交网络的数据集分别是Flickr和Myspace数据集；所述社交网络中，把用户看作节点，用户之间的关系作为边；获取训练集，所述训练集中包括所述两个网络数据集，各所述网络数据集中均包括有多个节点的合集，以及代表两节点之间关系的边的合集，且两个所述网络数据集中存在匹配关系的两节点之间具有锚链，并组成节点对；将所述训练集输入网络对齐模型中进行训练，直至得到具备将两个网络进行对齐能力的已训练的网络对齐模型，其中，所述网络对齐模型包括编码部分以及解码部分，所述编码部分采用迭代深度图学习方法对网络数据集表示的网络结构进行优化，所述解码部分采用知识表示学习方法对优化后的网络结构进行对齐预测，在所述解码部分采用知识表示学习方法时，分别计算其中一优化后的网络结构中的各节点与另一优化后的网络结构中的各节点之间的评分函数，并根据评分函数对两个节点是否对齐进行预测；获取待对齐的所述两个网络数据集，并将这两个网络数据集输入所述已训练的网络对齐模型，以得到两个网络中具备匹配关系的节点对。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；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”。