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龙图腾网恭喜中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复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：CN114896539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210350716.9，技术领域涉及：G06F16/958；该发明授权一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复方法及系统是由李镇;熊刚;田婧;刘畅;苟高鹏;管洋洋设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复方法及系统。对匿名后的社交网络构建社交图，其中用户作为节点，用户之间的关联作为边集，对社交图提取邻接矩阵和节点集；将邻接矩阵和节点集输入图变分自编码器中的编码器，通过编码器提取社交图中节点的结构特征，构成潜层向量空间，以扩大虚假边和真实边的距离；利用图变分自编码器中的解码器对边的存在性进行合理性评判，根据合理性评判结果，通过设定阈值识别增加的虚假边，从而完成针对匿名社交图的恢复。本发明针对现有图匿名攻击的缺陷，实现了一种社交图中匿名虚假边识别原型系统，其编码‑解码结构能提取虚假边区别于正常边的隐式特征，高准确率识别还原社交网络图。

本发明授权一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：对匿名后的社交网络构建社交图，其中用户作为节点，用户之间的关联作为边集，对社交图提取邻接矩阵和节点集；将邻接矩阵和节点集输入图变分自编码器中的编码器，通过编码器提取社交图中节点的结构特征，构成潜层向量空间，以扩大虚假边和真实边的距离；利用图变分自编码器中的解码器对边的存在性进行合理性评判，根据合理性评判结果，通过设定阈值识别增加的虚假边，从而完成针对匿名社交图的恢复；采用以下步骤训练所述编码器和所述解码器：将邻接矩阵和节点集输入编码器，产生变分正态分布；根据变分正态分布，随机采样产生潜层特征向量，输入解码器中，产生重构矩阵；结合阈值对重构矩阵的值进行修改，大于阈值的判为1，小于阈值的判为0，修改后的重构矩阵形成重构邻接矩阵；将两个邻接矩阵的交叉熵作为损失函数，更新编码器、解码器的权重参数，利用验证集验证分类效果；若验证集上的准确率和召回率满足设定，则当下的图变分自编码器模型为最优分类器；否则，重新训练模型，直至满足预设阈值，得到最优分类器；所述最优分类器的输出对应匿名图中每个边存在的合理性，根据阈值判定某个边是否为虚假边，并恢复原始图。

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