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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利对象聚类模型的获取方法、对象聚类方法及装置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：CN114358111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111296472.2，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权对象聚类模型的获取方法、对象聚类方法及装置是由卞天;徐挺洋;荣钰;赵沛霖设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象聚类模型的获取方法、对象聚类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种对象聚类模型的获取方法、对象聚类方法及装置，涉及图数据处理技术领域，该方法包括：对于每个样本图数据包括的每个样本节点，以每个样本节点的原始特征向量和每个样本节点的邻居节点集合为对象聚类模型的输入，输出每个样本图数据的更新隐藏特征表示，根据每个样本图数据的更新隐藏特征表示、c个待学习聚类中心的均值向量、c个真实聚类中心的均值向量和每个样本图数据的图类别标签，计算共识损失函数，反向传播调整对象聚类模型的模型参数，以得到优化共识损失函数，根据与优化共识损失函数对应的对象聚类模型的目标模型参数，得到对象聚类模型。通过该方法得到的对象聚类模型可提高对象聚类的准确性。

本发明授权对象聚类模型的获取方法、对象聚类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对象聚类模型的获取方法，其特征在于，包括：获取样本数据，所述样本数据包括K个样本图数据、所述每个样本图数据的图类别标签和所述K个样本图数据的c个真实聚类中心的均值向量，所述K、所述c均为正整数，所述样本图数据的图类别标签为所述样本图数据的类别标识，所述样本图数据包括多个节点和所述节点之间的关联信息，所述节点与对象对应，所述对象包括社交网络中的用户、点云节点、城市、设备、社交账号、图像、文本和多媒体数据中的任一项；对于所述每个样本图数据包括的每个样本节点，以所述每个样本节点的原始特征向量和所述每个样本节点的邻居节点集合为对象聚类模型的输入，输出所述每个样本图数据的更新隐藏特征表示；根据所述每个样本图数据的更新隐藏特征表示、c个待学习聚类中心的均值向量、所述c个真实聚类中心的均值向量和所述每个样本图数据的图类别标签，计算共识损失函数；反向传播调整所述对象聚类模型的模型参数，以得到优化共识损失函数，所述优化共识损失函数用于使所述每个样本图数据的更新隐藏特征表示与所述每个样本图数据的图类别标签对应的聚类中心的均值向量之间的相似度在预设范围内；根据与所述优化共识损失函数对应的所述对象聚类模型的目标模型参数，得到所述对象聚类模型。

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