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基于图表示学习的专利技术转移预测研究.pdf

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    中文摘要

    近年来，专利数据分析凭借其巨大的商业价值和应用前景，成为了人工智能、

    数据挖掘等领域的一个研究热点。专利数据蕴含着大量有关技术创新、发明人关系、

    企业竞争情报等高价值信息，如何高效地对这些异构信息进行智能化分析和处理，

    已经成为亟待解决的重要课题。与此同时，图神经网络作为一种处理非欧式结构化

    数据的新型深度学习模型，在社交网络分析、交通预测、分子指纹学习等诸多领域

    展现出了优异的建模能力，为解决复杂的关系型数据问题提供了全新的技术路径。

    本文将图神经网络的强大表示学习能力与专利技术转移预测

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