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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种大规模复杂语义网络的分层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：CN115062142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210517143.4，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种大规模复杂语义网络的分层方法是由张怡;蔡洁设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模复杂语义网络的分层方法在说明书摘要公布了：一种大规模复杂语义网络的分层方法，包括网络结构语义信息建模、多视图聚类提取混合凝聚层、结构凝聚层提取、混合凝聚节点摘要提取四个步骤。本发明提出了一种网络分层方法，它是一种融合了基于语义和结构特征的凝聚节点提取方法，为网络构建不同尺度的三个层级，设计了一个支持大规模复杂语义网络探索的分层可视化方法，在技术手段方面，使用图表示学习方法提取结构和语义嵌入向量，并将它们视为网络的不同视图特征。在此基础上，本发明设计了多视图聚类算法来提取凝聚节点集群，并进一步汇集成混合凝聚节点。多个凝聚节点相互链接，构成了粗粒度层级。

本发明授权一种大规模复杂语义网络的分层方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模复杂语义网络的分层方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、网络结构语义信息建模：对网络进行节点嵌入向量的提取以建模网络的结构和语义信息，并将网络的语义信息数据进行数据预处理，使用上下文相关的网络表示学习模型CANE生成具有网络节点结构和语义信息的低维嵌入表示，来为下游任务生成特征向量；S2、多视图聚类提取混合凝聚层：采用多视图聚类，使用语义和结构信息划分节点集群，借助上游任务获得的特征向量进一步构建混合凝聚节点对应的节点集群，即混合凝聚层；S3、结构凝聚层提取：使用社区结构进一步划分网络，使新划分得到的子集群结构趋于分散，得到结构凝聚层；S4、混合凝聚节点摘要提取：每个混合凝聚节点各代表一个语义结构集群，围绕此集群由内而外生成三部分信息概览，对于集群内部，摘要向用户展示凝聚节点所代表的局部网络的主题思想，提取有重要影响的代表子节点作为特别关注对象，对于集群外部，通过显示邻域级别体现其在全局网络中与其他节点主题的亲疏关系；所述网络表示学习模型CANE的嵌入对象是携带复杂文本网络中的节点，且生成表现形式一致的结构和语义特征向量，以每条边链接的节点对作为输入，生成的节点语义表示根据节点交互邻居的不同，引入互相注意力机制，具有上下文相关的特征；所述多视图聚类方法揭示来自不同视角的上游任务获得的特征向量的内在联系和其之间相互补充的信息，寻找视图之间的互补和共识来协助聚类；所述网络结构语义信息建模步骤中，数据预处理方法为：对节点文本进行规范大小写、语法剔除和去停用词操作，停用词包括冠词、介词、代词、连词的功能词。

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