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龙图腾网获悉宁波博登智能科技有限公司;宁波大学申请的专利基于异构图神经网络的搜索模型建立方法、系统及应用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：CN120764639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511265468.8，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权基于异构图神经网络的搜索模型建立方法、系统及应用是由李新胜;彭成斌;赵捷;郑晔;高沁心设计研发完成，并于2025-09-05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搜索模型建立方法、系统及应用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搜索模型建立方法、系统及应用，属于人工智能与图神经网络技术领域。所述搜索模型建立方法包括：收集与目标节点相关的元路径，形成初始元路径集；利用初始元路径集中两两之间依赖度高于预设阈值的元路径，生成元路径冗余图；从元路径冗余图中寻找最优的非相邻元路径组合，作为初始非冗余元路径组合；根据初始非冗余元路径组合中的元路径及元路径强度，优化初始非冗余元路径组合的架构参数和网络权重，得到最优非冗余元路径组合；为最优非冗余元路径组合建立元路径聚合搜索空间作为搜索模型；利用可微模块化架构搜索策略优化训练搜索模型。本发明提高了异构图表示学习任务的性能和效率。

本发明授权基于异构图神经网络的搜索模型建立方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图神经网络的搜索模型建立方法，其特征在于，包括： 收集与目标节点相关的元路径，形成初始元路径集；其中，所述目标节点为需要进行分类任务或预测任务的节点类型； 利用所述初始元路径集中两两之间依赖度高于预设阈值的元路径，生成元路径冗余图；从所述元路径冗余图中寻找最优的非相邻元路径组合，作为初始非冗余元路径组合；所述非相邻元路径组合为没有直接依赖关系的元路径； 根据所述初始非冗余元路径组合中的元路径及元路径强度，优化所述初始非冗余元路径组合的架构参数和网络权重，得到最优非冗余元路径组合； 为所述最优非冗余元路径组合建立元路径聚合搜索空间作为搜索模型； 利用可微模块化架构搜索策略优化训练所述搜索模型，优化后的所述搜索模型用于搜索与所述目标节点相关的综合特征信息； 所述目标节点为用户，优化后的搜索模型用于通过对用户、订单、品类、商品及其之间的关系进行建模和聚合，得到用户的综合特征信息，可以用于预测用户对某个商品的兴趣类别、以及预测用户是否可能会购买某个商品；将用户的身份信息输入优化后的搜索模型，可搜索出与用户相关联的订单、品类和商品； 元路径冗余图的生成过程为：若元路径和元路径之间的依赖度高于预设阈值δ，在元路径冗余图中添加一条边连接元路径和元路径，标记出高度依赖的元路径组合；通过贪心算法选择未被选中的节点，将其加入元路径组合，并删除该节点及其相邻节点，直至所有节点处理完毕；为节点集，表示所有元路径的集合；为边集，表示元路径之间的冗余关系。

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