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龙图腾网恭喜顺丰科技有限公司申请的专利用于预测竞争和合作关系的图模型处理方法、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：CN114358452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202011089208.7，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权用于预测竞争和合作关系的图模型处理方法、装置是由陈垦设计研发完成，并于2020-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于预测竞争和合作关系的图模型处理方法、装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于预测竞争和合作关系的图模型处理方法、装置。所述方法包括：获取基于物流数据的供应链图网络；供应链图网络中的边代表公司之间的收寄件关系，每个节点代表公司的收寄件账号，每个节点的属性信息包括公司所属行业信息和公司经营范围数据；对供应链图网络中每个节点的结构编码信息和属性编码信息进行向量化处理，得到供应链图网络中每个节点的嵌入向量矩阵；根据三角结构网络的第一损失函数和桥梁结构网络的第二损失函数，确定图模型的目标损失函数；基于目标损失函数，根据各节点的嵌入向量矩阵训练用于预测物流供应链中竞争和合作关系的图模型，得到训练好的目标图模型。采用本方法能够提高供应链中竞争和合作关系的准确性。

本发明授权用于预测竞争和合作关系的图模型处理方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种用于预测竞争和合作关系的图模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于物流数据的供应链图网络；所述供应链图网络中的每个节点代表公司的收寄件账号，供应链图网络中的边代表公司之间的收寄件关系，每个节点的属性信息包括公司所属行业信息和公司经营范围数据；根据各节点之间的收寄件关系确定所述供应链图网络中节点之间的相似度信息，对所述相似度信息进行编码，得到所述供应链图网络的结构编码信息；基于注意力机制和卷积神经网络对每个节点的属性信息进行编码，得到所述供应链图网络的属性编码信息；对各所述节点的结构编码信息和所述属性编码信息进行向量化处理，得到所述供应链图网络中每个节点的嵌入向量矩阵；基于深度神经网络学习，将确定的最大似然损失函数作为图模型中三角结构网络的第一损失函数；根据优化结构平衡理论数据和每个节点的嵌入向量矩阵确定图模型中桥梁结构网络的第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数得到所述图模型的目标损失函数；所述桥梁结构网络用于预测供应链图网络中边的两端的节点有共同第三方节点的结构的边的符号；所述三角结构网络用于预测供应链图网络中边的两端的节点有共同节点的边的符号；以所述目标损失函数为约束，根据各所述节点的嵌入向量矩阵训练用于预测物流供应链中竞争和合作关系的图模型，得到训练好的目标图模型。

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