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龙图腾网获悉河南大学申请的专利社交网络中用户间关系预测方法及多头混合聚合图卷积网络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：CN115660882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211279277.3，技术领域涉及：G06Q10/44；该发明授权社交网络中用户间关系预测方法及多头混合聚合图卷积网络是由丁爽;李美颖;曹沐雨;苏旭轩设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本社交网络中用户间关系预测方法及多头混合聚合图卷积网络在说明书摘要公布了：本发明提供一种社交网络中用户间关系预测方法及多头混合聚合图卷积网络。该方法包括：将社交网络存储为有向图数据；预处理有向图数据以得到节点初始特征和边初始特征；针对任一节点，将邻居节点初始特征和相关的边初始特征做有向图卷积操作以得到节点融合特征；针对任一节点，将节点融合特征经两次残差处理以得到节点混合聚合特征；针对任一节点，并行执行l个前一个步骤，再将结果连接以得到节点最终特征；针对任意不存在边的节点对，将两个节点的最终特征连接以得到节点间的预测边特征，再将结果变换处理以得到对应的用户间社交关系预测值。该方法可实现端到端的用户间关系预测，提高预测准确率，降低模型训练的时空复杂度。

本发明授权社交网络中用户间关系预测方法及多头混合聚合图卷积网络在权利要求书中公布了：1.一种社交网络中用户间关系预测方法，其特征在于，应用于端到端的用户间信任关系和或交互关系的预测，所述方法包括： 步骤1：抽取社交网络中的用户间社交联系和社交关系值，将社交网络存储为有向图数据； 步骤2：预处理有向图数据以得到节点初始特征和边初始特征； 步骤3：针对任一节点，将邻居节点初始特征和相关的边初始特征做有向图卷积操作以得到节点融合特征； 步骤4：针对任一节点，将节点融合特征经残差处理以得到节点混合聚合特征；具体包括： 步骤4.1：针对任一节点，基于其所有邻接边点融合特征做有向图卷积操作，得到节点的融合更新特征；具体包括：针对任一节点，按照公式4做有向图卷积操作，得到节点融合更新特征； 4 其中，是节点的融合特征，是节点的弧头邻居节点集，是节点的弧尾邻居节点集，是可训练的变换矩阵，是节点融合特征向量的长度，D2是节点融合更新特征向量的长度，表示可学习的偏差，表示激活函数； 步骤4.2：针对任一节点，对其融合更新特征和节点融合特征经两次残差处理以得到节点混合聚合特征；具体包括：针对任一节点，按照公式5做第一次残差处理，得到第一次残差连接处理结果： 5 其中，是节点融合特征，是节点融合更新特征，为归一化函数； 针对任一节点，按照公式6做第二次残差处理，得到节点混合聚合特征： 6 其中，是第一次残差连接处理结果，为线性函数，为归一化函数； 步骤5：针对任一节点，并行执行l个前一个步骤，再将结果连接以得到节点最终特征； 步骤6：针对任意不存在边的节点对，将两个节点的最终特征连接以得到节点间的预测边特征，再将结果变换处理以得到对应的用户间社交关系预测值。

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