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龙图腾网获悉深圳依时货拉拉科技有限公司申请的专利基于图神经网络的兴趣点去重方法、装置、设备和存储介质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：CN114491201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210079770.4，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权基于图神经网络的兴趣点去重方法、装置、设备和存储介质是由赵斌伟;王乐;武东旭;强成仓;石立臣设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的兴趣点去重方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于图神经网络的兴趣点去重方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待去重的目标地域范围内的全部兴趣点，根据全部兴趣点构造基于地理位置的兴趣点图；从全部兴趣点中筛选出多对兴趣点重复对，对该多对兴趣点重复对进行标注，得到多对种子兴趣点重复对；根据兴趣点图和该多对种子兴趣点重复对对图神经网络模型进行迭代训练，得到训练好的图神经网络模型；通过训练好的图神经网络模型处理兴趣点图，根据处理结果确定全部兴趣点中的所有兴趣点重复对；将每个兴趣点重复对中的任意一个兴趣点删除。本申请实施例能够提升兴趣点去重的效果，使其高效、合理、适用面广。

本发明授权基于图神经网络的兴趣点去重方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的兴趣点去重方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待去重的目标地域范围内的全部兴趣点，根据所述全部兴趣点构造基于地理位置的兴趣点图； 从所述全部兴趣点中筛选出多对兴趣点重复对，对所述多对兴趣点重复对进行标注，得到多对种子兴趣点重复对； 根据所述兴趣点图和所述多对种子兴趣点重复对对图神经网络模型进行迭代训练，得到训练好的图神经网络模型； 通过所述训练好的图神经网络模型处理所述兴趣点图，根据处理结果确定所述全部兴趣点中的所有兴趣点重复对； 将每个兴趣点重复对中的任意一个兴趣点删除； 所述图神经网络模型的任意一次训练过程包括： 将所述兴趣点图的邻接矩阵和节点属性特征矩阵输入图神经网络模型，得到所述图神经网络模型的输出数据，所述输出数据包括所述全部兴趣点中每个兴趣点的嵌入； 从所述多对种子兴趣点重复对中确定用于本次训练的目标种子兴趣点重复对，将所述目标种子兴趣点重复对作为本次训练的正重复对，并根据所述目标种子兴趣点重复对构造本次训练的负重复对； 从所述输出数据中获取所述正重复对的嵌入和所述负重复对的嵌入，根据所述正重复对的嵌入和所述负重复对的嵌入计算本次训练的损失； 根据所述损失判断是否满足停止训练条件； 若满足，停止训练，将所述图神经网络模型作为训练好的图神经网络模型； 若不满足，根据所述损失更新所述图神经网络模型的网络参数，并对更新后的图神经网络模型进行下一次训练； 所述通过所述训练好的图神经网络模型处理所述兴趣点图，根据处理结果确定所述全部兴趣点中的所有兴趣点重复对，包括： 通过所述训练好的图神经网络模型处理所述兴趣点图，得到所述训练好的图神经网络模型输出的所述全部兴趣点中的每个兴趣点的嵌入； 将所述全部兴趣点进行两两配对得到多个兴趣点对，计算每个兴趣点对的嵌入距离；每个兴趣点对的嵌入距离是指每个兴趣点对包括的两个兴趣点的嵌入之间的距离； 将每个嵌入距离小于预设阈值的兴趣点对确定为兴趣点重复对。

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