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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利基于异构图神经网络的企业估值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：CN114186799B 。

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：202111381476.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于异构图神经网络的企业估值方法及系统是由杨杨;鲍然;祝恒书;肖亮;杨健设计研发完成，并于2021-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图神经网络的企业估值方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构图神经网络的企业估值方法及系统，属于图神经网络领域。该方法包括如下步骤：搭建行业异构图；待估值企业邻居采样；对采样节点注意力聚合学习；加权融合异构节点的聚合特征；预测企业估值。本发明采用图神经网络作为基本模型，在异构图神经网络的聚合学习中引入公司节点和人员节点的连接信息并通过注意力机制融合；由于引入了图神经网络算法，相较于传统专家估值效率大幅度提升，在公司和人员信息变更、市场出现波动时，可以对企业估值快速更新；从行业领域信息从高层次视角聚焦公司估值，依托海量数据有效地解决了专家对企业直接建模导致的认知偏差和主观局限性。

本发明授权基于异构图神经网络的企业估值方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图神经网络的企业估值方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、搭建行业异构图，行业异构图由公司和人员两种节点构成，将公司和人员根据投资和任职关系相互连接；步骤2、待估值企业邻居采样；使用随机游走算法对类型和数量不同的邻居节点进行规范化采样，具体如下：1从待估值企业出发，每次以r的概率选取当前节点的随机近邻，并以1-r的概率返回初始待估值企业，生成长度为N的节点序列；2对生成的一系列关联邻居节点序列按照类型分成公司和人员两组，对每种类型均从序列中选取出现频率最高的n个节点，生成待估值企业两种类型的异构近邻节点集合；步骤3、在对采样节点使用注意力聚合学习，包括以下步骤：1从待估值企业出发随机游走生成的公司节点集合和人员节点集合，分别输入注意力聚合网络中；2使用融合关联信息的层级多头注意力加权网络对每种类型的节点进行聚合学习，网络中共计L层，每层均通过注意力机制更新当前节点，节点特征的更新形式为： 其中Hl为第l层的注意力头数目，Nti为类别为t的节点i的近邻集合，∪为并集，Nti∪{i}为集合Nti与集合{i}并集操作；第l层节点k的表示通过l-1层的节点注意力加权求和计算得到，为节点k和j在第l层通过注意力头h计算而得的权重，公式如下： 其中为第k层注意力头h的权重矩阵，Ψpk,j为节点k,j间的连接类别，atk,j为连接属性，与为k,j的节点特征，∥表示特征拼接，⊙表示向量点乘；3对第L层的节点表示计算均值，得到同种类型节点的聚合表示；步骤4、加权融合异构节点的聚合特征，具体如下：将上一步中获得的公司和人员聚合特征与待估值企业节点的本身特征加权融合，得到综合异构图结构和企业自身信息的最终公司表示，对应框架中的加权融合模块，形式为： 其中表示融合企业本身信息的异构节点表示，f2vi为最终公司表示；βj为自适应权重，计算方法： LeakyReLU为非线性激活函数，uT为全连接网络的参数权重，的计算公式如下： 其中Φxi表示原始公司的嵌入表示，由不同类型节点的聚合学习表示与原始公司嵌入表示计算得到；步骤5、预测企业估值。

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