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龍圖騰網恭喜南京信息工程大學申請的專利一種面向大模型檢索的輸入圖優化隱私保護方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119383279B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411959961.5，技術領域涉及：H04N1/44；該發明授權一種面向大模型檢索的輸入圖優化隱私保護方法及系統是由耿亞澤;榮歡;馬廷淮;張新廠;朱彤設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向大模型檢索的輸入圖優化隱私保護方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向大模型檢索的輸入圖優化隱私保護方法及系統，屬于隱私保護技術領域，方法包括：基于輸入圖中各節點的對比學習權重，對輸入圖進行雙視角對比學習，獲取輸入圖中各節點的初始嵌入表示；引入類別原型提示，對輸入圖中各節點進行分類優化，獲取輸入圖中各節點的對比學習權重約束表示；獲取輸入圖的全局表示，對輸入圖中各節點進行匹配度優化，獲取輸入圖中各節點的優化表示；引入輸入圖中各節點的上下文標記，識別輸入圖中的隱私節點；篩選輸入圖中各隱私節點的邊進行剪枝重連，獲取隱私保護后的輸入圖。該方法能夠在不損失輸入圖的數據結構信息的前提下，精確識別和保護輸入圖中的隱私節點，降低輸入圖的隱私泄露風險。

本發明授權一種面向大模型檢索的輸入圖優化隱私保護方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向大模型檢索的輸入圖優化隱私保護方法，其特征在于，包括：獲取輸入圖中各節點的對比學習權重，并基于輸入圖中各節點的對比學習權重，對輸入圖進行節點屬性視角和圖結構視角的雙視角對比學習，獲取輸入圖中各節點的初始嵌入表示；基于輸入圖中各節點的初始嵌入表示，引入類別原型提示，對輸入圖中各節點進行分類優化，獲取輸入圖中各節點的對比學習權重約束表示；獲取輸入圖的全局表示，并基于輸入圖的全局表示和輸入圖中各節點的對比學習權重約束表示，對輸入圖中各節點進行匹配度優化，獲取輸入圖中各節點的優化表示；基于輸入圖中各節點的優化表示，引入輸入圖中各節點的上下文標記，識別輸入圖中的隱私節點；基于輸入圖中各節點的對比學習權重，篩選輸入圖中各隱私節點的邊進行剪枝，并以暴露減少量最大為目標，對輸入圖中各隱私節點被剪枝的邊進行重連，獲取隱私保護后的輸入圖；其中，若輸入圖中一個隱私節點與一個節點的對比學習權重大于對比學習權重閾值，則篩選該隱私節點與該節點連接的邊進行剪枝；重新獲取隱私保護后的輸入圖中各節點的對比學習權重約束表示，完成輸入圖隱私保護。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。