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龍圖騰網獲悉河南大學申請的專利一種基于深度度量學習的小樣本屬性圖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：CN115481696B 。

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：202211192154.6，技術領域涉及：G06F18/2413；該發明授權一種基于深度度量學習的小樣本屬性圖節點分類方法是由趙雅靚;張廣明;王金科設計研發完成，并于2022-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度度量學習的小樣本屬性圖節點分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖挖掘技術領域，具體涉及一種基于深度度量學習的小樣本屬性圖節點分類方法，包括：獲取網絡數據對應的鄰接矩陣和特征矩陣，對網絡數據對應的鄰接矩陣進行預處理；確定網絡數據對應的各個節點的特征向量，根據各個節點的最近鄰居節點數量和二階鄰居節點數量，確定各個節點的初始權重；確定各個節點的分數，根據各個節點的初始權重和分數，確定網絡數據對應的各個節點的權重；根據網絡數據對應的各個節點的特征向量和權重，確定網絡數據對應的各類的原型；獲得各個查詢節點的分類概率，根據分類概率確定各個查詢節點的所屬類別。本發明應用于圖數據節點分類領域，能夠有效處理小樣本節點分類任務，提高屬性圖節點分類的準確度。

本發明授權一種基于深度度量學習的小樣本屬性圖節點分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度度量學習的小樣本屬性圖節點分類方法，該方法應用于電子商務網絡中的Amazon-Clothing數據集、Amazon-Electronics數據集以及引文網絡中的DBLP數據集，其特征在于，包括以下步驟： 獲取網絡數據對應的鄰接矩陣和特征矩陣，對網絡數據對應的鄰接矩陣進行預處理； 獲取預先構建好的簡化圖卷積網絡，將網絡數據對應的特征矩陣和預處理后的鄰接矩陣輸入到m層的簡化圖卷積網絡中，得到網絡數據對應的各個節點的特征向量； 獲取網絡數據對應的各個節點的最近鄰居節點數量和二階鄰居節點數量，根據各個節點的最近鄰居節點數量和二階鄰居節點數量，確定各個節點的初始權重； 獲取預先構建好的圖卷積網絡，將網絡數據對應的鄰接矩陣和特征矩陣輸入到l層的圖卷積網絡中，得到各個節點的分數；根據各個節點的初始權重和分數，確定網絡數據對應的各個節點的權重； 根據網絡數據對應的各個節點的特征向量和權重，確定網絡數據對應的各類的原型； 獲取查詢節點集，計算查詢節點集中的各個查詢節點與各類的原型之間的縮放度量距離，根據縮放度量距離確定各個查詢節點的分類概率，進而確定各個查詢節點的所屬類別。

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河南大學，其通訊地址為：475001 河南省開封市順河回族區明倫街85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”。