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[发明专利]一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法-CN202310240595.7在审
发明人：杨立;杨远哲;马肖肖;左春 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法。基于罪犯特征矩阵和若干已知的小型犯罪团伙的犯罪特征，为每一小型犯罪团伙生成虚拟罪犯，并建立各虚拟罪犯和原始网络之间的虚拟连接，生成一增强犯罪网络；所述原始网络为基于检测的资金交易电子数据构建的资金交易网络；4)利用图扰动模块对罪犯特征矩阵依次进行特征扰动、边缘扰动；5)利用图神经网络对所得两种视图下的资金交易网络进行学习，得到罪犯的特征嵌入表示并进行团伙检测。
一种基于神经网络金融类团伙检测方法

[发明专利]基于局部无关区域筛选图神经网络的小样本图像分类方法-CN202211093142.8在审
发明人：秦科;段贵多;卢国明;罗光春;李雅俊;徐希玮 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部无关区域筛选图神经网络的小样本图像分类方法，该方法包括：通过随机裁剪并输入特征嵌入网络中获取到图像的全局特征和局部特征；将全局特征和局部特征按照相关性构造出图结构用于图神经网络的更新；构建基于局部无关区域筛选图神经网络模型，通过模型获取到每个图像的最终特征以及每个局部子图的重要性；基于分类损失和局部重要性损失构成的损失函数进行模型训练；使用模型获取到的特征用于计算图像属于每个类的概率
基于局部无关区域筛选神经网络样本图像分类方法

[发明专利]一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法-CN202211136889.7在审
发明人：朱宇佳;李欣燕;揭真;刘庆云;李舒;喻灵婧;姜鹏辉 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法。本方法包括：机器学习模型离线训练阶段：获取样本集合中每一样本邮件的头部信息；所述样本集合包括若干合法邮件和若干垃圾邮件；从每封样本邮件的头部信息中提取预设字段，构建各样本邮件对应的共现子图，然后对所得各共现子图进行合并得到一邮件服务资产共现图；基于样本邮件的共现子图和所述邮件服务资产共现图，使用子图表示学习技术，学习对应样本邮件的子图表示并对其进行标签标注；利用带有标签的子图表示训练机器学习模型；在线检测阶段：将待检测邮件的子图表示输入训练后的机器学习模型
一种基于邮件服务资产共现图垃圾邮件检测方法

[发明专利]基于图神经网络的供应链的信息链推荐方法及装置-CN202211453311.4在审
发明人：林荣恒;瞿善宇;吴步丹;邹华 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的供应链中的信息链推荐方法和装置，包括：获取所述供应链中的信息链数据；预处理所述信息链数据；构建基于图神经网络的所述信息链的推荐模型；预测用户在所述信息链上对物品的喜爱程度
基于神经网络供应信息推荐方法装置

[发明专利]一种基于层级压缩技术的图计算方法、装置及相关介质-CN202310048326.0在审
发明人：樊文飞;李源浩;刘沐阳;卢璨 -专利权人：深圳计算科学研究院
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层级压缩技术的图计算方法、装置及相关介质，该方法包括：获取原始图数据，利用层级压缩算法对所述原始图数据进行层级压缩，以生成得到k级压缩图；基于每一层级压缩图，生成对应的压缩函数组；通过所述压缩函数组对每一层级压缩图进行解压缩本发明通过对图数据进行层级压缩，实现单机计算超大图数据的效果，以此提高图处理性能。
一种基于层级压缩技术计算方法装置相关介质

[发明专利]一种通过量子节点嵌入算法处理图网络数据的方法、装置-CN202211259542.1在审
发明人：李行;周增荣;龙桂鲁 -专利权人：北京量子信息科学研究院;清华大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N10/60 文献下载
摘要：本申请提供一种通过量子节点嵌入算法处理图网络数据的方法、装置，通过该算法处理图网络数据，可将一个原始图网络的节点及节点之间的连接关系映射到希尔伯特空间的量子态上，通过本发明提出的量子节点嵌入算法可以将该图网络的节点邻接等特征信息编码到量子态，实现经典图信息到量子态信息的转化，该图信息的量子态可直接作为一些量子机器学习算法的输入特征矢量，解决了量子机器学习算法的输入经典数据高效转化问题。
一种通过量子节点嵌入算法处理网络数据方法装置

[发明专利]一种基于序列化图生成模型的高级持续威胁预测方法-CN202211690048.0在审
发明人：程雯睿;朱添田;应杰;袁淇萱;陈铁明;吕明琪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列化图生成模型的高级持续威胁预测方法，包括如下步骤：从系统审计内核日志中构建起源图，并将该图建模为有多种类型的节点和边的攻击异构图；将代表攻击者上下文攻击行为的攻击异构图以邻接矩阵的形式进行表征；构建自回归深度神经网络，序列化地生成攻击预测图，以预测下一个节点的类型和该节点与已有节点之间的依赖关系。该方法的优势在于：利用序列化图生成模型，同时捕获攻击图中的节点属性、边属性与边的时序性等特征。在高级持续威胁攻击发生的过程中对攻击者下一步的攻击手法进行主动实时预测。
一种基于序列生成模型高级持续威胁预测方法

[发明专利]一种基于图数据的个性化联邦学习方法及装置-CN202310068461.1在审
发明人：陈川;张涛麟;徐子越;郑子彬 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图数据的个性化联邦学习方法及装置，方法包括：各客户端将初始自我图输入到本地模型的特征缩减层得到嵌入自我图，将嵌入自我图输入到本地个性化层并更新本地特征缩减参数和本地个性化参数；各客户端根据嵌入自我图得到平均自我图并将其与本地特征缩减参数上传至服务端；服务端根据所有本地特征缩减参数得到新一轮的全局特征缩减参数并下发，将平均自我图输入到全局个性化模型并更新全局个性化参数；各客户端根据新一轮的全局特征缩减参数更新本地特征缩减参数，根据本地、全局个性化参数和个性化融合系数得到新的本地个性化参数
一种基于数据个性化联邦学习方法装置

[发明专利]一种基于轴网识别的图模绘制方法、装置、设备和系统-CN202310144085.X在审
发明人：侯磊;袁正刚;邸龙;李慧娟;赵红改 -专利权人：广联达科技股份有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轴网识别的图模绘制方法、装置、设备和系统，所述方法包括：当用户登录施工图审查系统后，将待审查建筑物的三维模型文件和二维图纸文件上传至服务器，接收服务器根据每个二维图纸和每个三维模型的轴网数据，以及至少一个对应关系生成的至少一组对齐数据，响应于用户的选择操作，在视窗界面上加载用户选择的目标对齐数据所确定的目标二维图纸和目标二维视图，并将目标二维图纸和目标二维视图做叠图处理生成绘制视图；标记目标二维图纸、目标二维视图以及重叠部分的视图，并在视窗界面上显示，本方法通过轴网数据对齐、自动识别、叠图生成绘制视图等方法流程实现图模的自动绘制和显示，从而节约审查时间、提高了审查效率。
一种基于识别绘制方法装置设备系统

[发明专利]一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法-CN202211623488.4在审
发明人：陈嘉豪;郑恩辉 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法。本发明使用了孪生网络，在训练过程中引入了新的损失计算，通过特征金字塔结构以及多预测图融合网络解决了位置信息缺失和多尺度问题。
一种基于预测融合网络无人机视觉定位方法

[发明专利]一种基于拉普拉斯秩约束的多元图聚类方法-CN202211686511.4在审
发明人：周志光;王浩轩;孙玲;李芯钰;徐婷;王永恒 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉普拉斯秩约束的多元图聚类方法。本发明方法首先量化和表征多元图数据集中的每个图中节点的结构特征，构建每个图的节点相似矩阵，得到相似性特征增强的图相似矩阵；设定每个图相似矩阵的初始化权重，得到初始化融合图矩阵，构造融合特征矩阵；依次迭代更新每个图相似矩阵的权重和融合特征矩阵，直到满足拉普拉斯秩约束或达到最大迭代次数，得到最终的多元图聚类结果。本发明利用拉普拉斯秩约束迭代更新从融合特征图中生成最终多元图的聚类特征，不仅能表达多元关系，还能很好地保持多元图间节点的关联。本发明可以搭建可视化和交互界面，使用户能够直观地优化和评估多元图的聚类特征，并交互式地探索多元图聚类。
一种基于拉普拉斯约束多元图聚类方法

[发明专利]基于深度学习冷冻电镜三维密度图的局部质量评估方法-CN202310051224.4在审
发明人：冯明峰;沈红斌 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的三维密度图局部质量评估方法，通过构建基于VisionTransformer为骨干网络的DeepQs深度学习模型，并以重采样得到的冷冻电镜三维密度图的局部密度图为输入，以对应的原子结构与相匹配的重采样后的三维密度图的之间的Q‑score为标签进行训练，在在线阶段对待测冷冻电镜重构出的生物大分子模型的三维密度图进行重采样后，通过掩膜获取感兴趣区域后输入训练后的DeepQs深度学习模型进行局部质量评估并得到质量评估图。本发明结合使用原子在冷冻电镜三维密度图中的可分解性分数(Q‑score)，可以对三维密度图的每一个局部区域进行打分，并获得质量评估图。
基于深度学习冷冻三维密度局部质量评估方法

[发明专利]基于图神经网络的情感三元组提取方法及系统-CN202310065806.8在审
发明人：刘培玉;王光进;徐富永;朱振方;王敏 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了基于图神经网络的情感三元组提取方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于情感分析技术领域。包括获取待提取语句，将待提取语句输入预训练语言模型，获取待提取语句中单词的单词特征；通过图神经网络将单词间的依存关系和单词特征融合，获取单词的增强特征；根据单词的增强特征，生成跨度，去除跨度中的无用跨度
基于神经网络情感三元提取方法系统

[发明专利]基于户型模块设计建筑平面图的方法、装置和存储介质-CN202211738425.3在审
发明人：周泉;陈仙阁;言雨桓;唐宇轩;姚延化 -专利权人：中国建筑第五工程局有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本申请涉及建筑设计技术领域，提供了一种基于户型模块设计建筑平面图的方法、装置和存储介质，该方法包括：设计并绘制一系列的楼层平面图；将绘制好的楼层平面图，拆分成多个初始户型模块，将相邻接的初始户型模块的共有部分设定为所述相邻接的初始户型各自的初始接口；编写每个初始接口的特征信息，使所述初始接口形成为标准接口，所述标准接口携带有对应的所述初始接口上的所述特征信息，各标准接口对应的户型模块为标准户型模块；需要设计建筑的一层平面图时，将具有相同标准接口的标准户型模块通过对应的标准接口连接以组合形成楼层平面图
基于户型模块设计建筑平面图方法装置存储介质

[发明专利]一种基于图神经网络的路边停车可用性预测方法-CN202211704293.2在审
发明人：陈观林;张胜;杨武剑;翁文勇;李甜 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G08G1/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络的路边停车可用性预测方法，包括：构建停车区域图结构数据和停车占有率时序数据；构建图卷积模块和时间卷积模块，并组合为时空残差卷积模块；构建时空残差图卷积神经网络，捕获停车数据的空间关联信息和长时依赖信息本发明的有益效果是：本发明考虑了停车数据的空间信息，通过将空间信息建模成图，使用图卷积神经网络的强大能力学习停车区域间的空间关联，进一步提高了停车占有率预测的准确性。
一种基于神经网络路边停车可用性预测方法