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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利支持RPA和基于圖神經網絡的活動分類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：CN119598352B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202510112683.8，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權支持RPA和基于圖神經網絡的活動分類方法及系統是由俞東進;徐聞如;張棖;程玉瑩設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本支持RPA和基于圖神經網絡的活動分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種支持RPA和基于圖神經網絡的活動分類方法及系統。本發明依據輸出的重構特征再進行聚類的操作，能夠有效地處理用戶操作行為日志中多軌跡交錯、存在復雜流程時分類效果不佳的問題。本發明在構建模型時，將邊和節點信息融合進注意力機制，所得的消息特征表示綜合考慮了上下文的節點和邊之間關系和更復雜的語義信息，所得到的重構向量可以更加準確表示活動之間的交互，從而有利于對用戶操作行為日志的復雜軌跡任務進行正確分類。

本發明授權支持RPA和基于圖神經網絡的活動分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.支持RPA和基于圖神經網絡的活動分類方法，其特征在于，包括以下步驟：收集多軌跡交錯執行情況下的用戶與應用程序的交互日志；基于交互日志構建流程異構圖，其中圖的每個節點代表用戶的不同活動、邊代表兩個活動之間的關系；將節點標簽添加到流程異構圖中，節點標簽代表活動所屬任務；基于流程異構圖，構建包含輸入層、多個圖神經網絡層、輸出層的模型；計算圖神經網絡層中的查詢向量、鍵向量、值向量，通過融合邊特征的自定義消息函數計算注意力分數，用來衡量輸入的各個節點特征的重要性和相關性，融合注意力分數聚合得到重構的節點特征；設置自定義的對比損失函數，使用圖對比學習方法，將經過圖神經網絡層處理后的重構節點特征作為輸入，計算對比損失；將流程異構圖作為模型的輸入，通過對比損失函數，優化并調整模型參數，得到最終模型和優化后的節點特征；利用譜聚類和K-均值算法對優化后的節點特征進行聚類，得到各個活動所屬的任務；所述圖神經網絡層中，多頭注意力機制中的查詢向量、鍵向量、值向量的定義如下： ；其中，s和t代表流程異構圖中的源節點和目標節點，，，分別代表通過上一層的節點特征計算查詢Q，鍵K，值V矩陣向量的線性變換函數，，分別代表上一層的節點s和t的特征表示，代表第l層中目標節點t的查詢向量由該節點上一層的特征表示得到，代表第l層中源節點s的鍵向量由該節點上一層的特征表示得到，代表第l層中目標節點t的值向量由該節點上一層的特征表示得到；所述計算注意力分數的消息函數定義如下： ；其中，表示單個注意力頭作用下源節點s經過邊e到目標節點t的消息傳遞結果，表示線性變換函數，表示權重矩陣，表示拼接多個注意力頭作用下的向量，其中指注意力頭數，表示消息函數，表示注意力分數，W表示注意力權重，N表示節點特征維度，L表示邊特征維度，表示融合邊特征。

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杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158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”。