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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利一種基于輔助圖增強的全局類原型小樣本節點分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116342958B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310329482.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于輔助圖增強的全局類原型小樣本節點分類方法是由王晨旭;鄧鑫婕設計研發完成，并于2023-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輔助圖增強的全局類原型小樣本節點分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于輔助圖增強的全局類原型小樣本節點分類方法，獲取待分析數據集；將待分析數據集通過訓練好的小樣本節點分類模型分析，實現預測節點的標簽；其中，訓練好的小樣本節點分類模型通過以下步驟獲取：根據測試集，得到將原始屬性圖與輔助圖輸入到圖編碼器中獲得原始屬性圖與輔助圖的圖節點表示，獲得經過圖數據增強后的圖節點表示，得到調整后的節點重要性分數；將訓練集進行元學習任務采樣；利用支持集節點表示和重要性分數，計算當前任務下各類別的類原型表示，并更新全局類原型表示；查詢集節點表示與更新后的全局類原型表示之間的距離，并預測查詢集節點的標簽，達到分類的目的。本發明具有更好的節點分類性能，實現精準推薦。

本發明授權一種基于輔助圖增強的全局類原型小樣本節點分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于輔助圖增強的全局類原型小樣本節點分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取待分析數據集； 將待分析數據集通過訓練好的小樣本節點分類模型分析，實現預測節點的標簽；其中，訓練好的小樣本節點分類模型通過以下步驟獲取： 步驟1：根據測試集，得到原始屬性圖，在原始屬性圖的基礎上構建基于圖拓撲結構的輔助圖； 步驟2：將原始屬性圖與輔助圖輸入到圖編碼器中分別獲得原始屬性圖與輔助圖的圖節點表示，通過原始屬性圖與輔助圖的圖節點表示矩陣進行加權求和操作，獲得圖數據增強后的圖節點表示； 步驟3：通過基于圖卷積網絡的圖評估器，獲取原始屬性圖中各節點的重要性分數，最終獲得圖節點重要性分數矩陣，并利用節點的中心性分數，得到調整后的節點重要性分數； 步驟5：將訓練集進行元學習任務采樣，通過圖數據增強后的圖節點表示得到每個元學習任務中的支持集節點表示和查詢集節點表示，利用支持集節點表示和調整后的重要性分數，計算當前任務下各類別的類原型表示，并更新全局類原型表示； 步驟6：度量元學習任務中的查詢集節點表示與更新后的全局類原型表示之間的距離，并預測查詢集節點的標簽，建立訓練好的小樣本節點分類模型； 步驟5的具體過程如下： 1設置跨任務的全局類原型表示Pglobal； 2在元學習任務采樣的每個元學習任務中，首先通過支持集節點重要性分數計算各節點表示對應權重： 其中，Supportc表示支持集中類別為c的節點集合，為節點vi的重要性分數，βi為節點vi對應權重； 3依據支持集各節點歸一化的權重以及經過圖數據增強后的圖節點表示計算各類的類原型表示： 其中，Pc為當前任務下類別c的類原型表示； 4更新全局類原型表示Pglobal，具體更新過程如下： 其中，為類別c的全局類原型表示，Mean為平均池化操作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。