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龙图腾网恭喜中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于加权GraphSAGE的上下文感知方法、系统及数据访问控制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：CN115658979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211213490.4，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于加权GraphSAGE的上下文感知方法、系统及数据访问控制方法是由单棣斌;杜学绘;王娜;王文娟;任志宇;曹利峰;刘敖迪设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权GraphSAGE的上下文感知方法、系统及数据访问控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据访问控制技术领域，特别涉及一种基于加权GraphSAGE的上下文感知方法、系统及数据访问控制方法，从用户访问记录数据集中获取描述访问控制实体数据的原始上下文信息；构建上下文信息的加权图，将访问控制上下文感知问题建模为图节点表示的归纳学习聚类问题；利用GraphSAGE图神经网络模型对图节点表示进行学习并获取节点嵌入信息，所述节点嵌入信息至少包含节点特征、节点关系特征和节点关系强度；并利用聚类算法对节点嵌入信息进行归纳聚类并生成由上下文信息组成集合构成的场景信息，由场景信息自动生成用于对访问请求进行动态控制的访问控制规则。本发明能够实现依据上下文信息对用户访问请求的动态控制，便于实际大数据访问控制中的应用。

本发明授权基于加权GraphSAGE的上下文感知方法、系统及数据访问控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加权GraphSAGE的上下文感知方法，用于大数据访问控制，其特征在于，包含如下内容：从用户访问记录数据集中获取描述访问控制实体数据的原始上下文信息；构建上下文信息的加权图，将访问控制上下文感知问题建模为图节点表示的归纳学习聚类问题，其中，加权图中，将用户访问记录中的上下文信息作为图节点，将上下文信息之间的关系作为边，每个节点由多个元素组成，每个元素与访问记录对应位置元素相同，并依据节点元素来设置边权重；且访问控制上下文感知问题建模时，采用多重图G=（V，E）对上下文信息特征及关系进行建模，用户每个访问记录Xi作为图的一个节点Vi，每个图节点Vi由m个元素组成，将节点中对应元素的元素距离小于预设元素距离阈值的两个节点之间建立元素边，每个元素关联一个元素权重，边权重为对应元素权重累加之和；利用GraphSAGE图神经网络模型对图节点表示进行学习，利用采样函数由内向外对图中节点进行邻居采样，由外层向内层逐个对采样后的图中节点进行聚合，并生成节点的嵌入信息，采样函数中每个邻居节点被选中的概率设置为对应节点边权重占所有邻居节点边权重综合的比例，所述节点嵌入信息至少包含节点特征、节点关系特征和节点关系强度；并利用聚类算法对节点嵌入信息进行归纳聚类并生成由上下文信息组成集合构成的场景信息，由场景信息自动生成用于对访问请求进行动态控制的访问控制规则。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。