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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种基于超图变换网络的分类方法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：CN113919441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111294128.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于超图变换网络的分类方法是由张勇;李孟燃;李小勇;张宇晴;尹宝才设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图变换网络的分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超图变换网络的分类方法，用于解决现有技术无法深刻发掘异构网络中的高阶语义信息，进而无法准确进行分类的问题。本方法提出了一个端到端的超图变换网络HypergraphTransformerNeuralNetworks，HGTN，利用超边增幅节点间的沟通能力学习高阶关系，并挖掘不同类型节点间的语义信息。具体地，利用注意力机制为不同类型超图分配权重，级联学习原始异构超图中隐含的高阶语义信息，生成有用的元路径，以端到端的方式学习节点嵌入特征，完成节点分类任务。该方法具有良好的准确率与普适性，适用于引文网络，媒体网络，社交网络等异构网络的节点分类任务。

本发明授权一种基于超图变换网络的分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图变换神经网络的分类方法，融合节点间的高阶关联和不同类型边语义信息，进行节点分类，其特征在于：将论文作为节点，论文题目的one-hot编码作为节点特征，节点通过不同类型的语义进行连接，不同类型的语义包括是否属于同一作者，是否属于同一会议，或者是否属于同一关键词，一种类型的语义连接多个节点，构成一个超图，用邻接矩阵A来表示；根据不同类型的语义构成多个超图，用邻接矩阵At来表示，其中，t＝1、2、…、τ,τ为语义类型总数，这些τ个超图叠加到一起表示为异构超图邻接矩阵级联注意力变换模块输入异构超图经过注意力层和元路径层生成元超图超图特征嵌入模块输入元超图和节点特征X，输出节点特征嵌入XE；节点类别预测模块输入节点嵌入XE经过MLP层得到节点预测标签所述的超图邻接矩阵A，具体获取过程如下：1.1计算超图关联矩阵H：关联矩阵可用矩阵表示，H纵轴表示节点v，横轴表示超边e，其中N为最大节点数，M为最大超边数，矩阵内元素Hv,e定义为： 1.2计算节点度矩阵Dv和边度矩阵De： 和均为对角矩阵，分别表示超图节点的度矩阵和超边的度矩阵，超图节点i的度矩阵内元素Dvi,i定义为： 超边i的度矩阵Dei,i内元素定义为： 1.3计算超图邻接矩阵A超图的邻接矩阵表示超图内每个节点的连接关系，A定义为： 所述的异构超图邻接矩阵具体获取过程如下：对于论文网络，节点通过τ种不同类型的语义进行连接，因此构建τ个超图邻接矩阵∏·为叠加操作。

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