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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利基于異構圖神經網絡的企業估值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：CN114186799B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111381476.0，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權基于異構圖神經網絡的企業估值方法及系統是由楊楊;鮑然;祝恒書;肖亮;楊健設計研發完成，并于2021-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于異構圖神經網絡的企業估值方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于異構圖神經網絡的企業估值方法及系統，屬于圖神經網絡領域。該方法包括如下步驟：搭建行業異構圖；待估值企業鄰居采樣；對采樣節點注意力聚合學習；加權融合異構節點的聚合特征；預測企業估值。本發明采用圖神經網絡作為基本模型，在異構圖神經網絡的聚合學習中引入公司節點和人員節點的連接信息并通過注意力機制融合；由于引入了圖神經網絡算法，相較于傳統專家估值效率大幅度提升，在公司和人員信息變更、市場出現波動時，可以對企業估值快速更新；從行業領域信息從高層次視角聚焦公司估值，依托海量數據有效地解決了專家對企業直接建模導致的認知偏差和主觀局限性。

本發明授權基于異構圖神經網絡的企業估值方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于異構圖神經網絡的企業估值方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、搭建行業異構圖，行業異構圖由公司和人員兩種節點構成，將公司和人員根據投資和任職關系相互連接；步驟2、待估值企業鄰居采樣；使用隨機游走算法對類型和數量不同的鄰居節點進行規范化采樣，具體如下：1從待估值企業出發，每次以r的概率選取當前節點的隨機近鄰，并以1-r的概率返回初始待估值企業，生成長度為N的節點序列；2對生成的一系列關聯鄰居節點序列按照類型分成公司和人員兩組，對每種類型均從序列中選取出現頻率最高的n個節點，生成待估值企業兩種類型的異構近鄰節點集合；步驟3、在對采樣節點使用注意力聚合學習，包括以下步驟：1從待估值企業出發隨機游走生成的公司節點集合和人員節點集合，分別輸入注意力聚合網絡中；2使用融合關聯信息的層級多頭注意力加權網絡對每種類型的節點進行聚合學習，網絡中共計L層，每層均通過注意力機制更新當前節點，節點特征的更新形式為： 其中Hl為第l層的注意力頭數目，Nti為類別為t的節點i的近鄰集合，∪為并集，Nti∪{i}為集合Nti與集合{i}并集操作；第l層節點k的表示通過l-1層的節點注意力加權求和計算得到，為節點k和j在第l層通過注意力頭h計算而得的權重，公式如下： 其中為第k層注意力頭h的權重矩陣，Ψpk,j為節點k,j間的連接類別，atk,j為連接屬性，與為k,j的節點特征，∥表示特征拼接，⊙表示向量點乘；3對第L層的節點表示計算均值，得到同種類型節點的聚合表示；步驟4、加權融合異構節點的聚合特征，具體如下：將上一步中獲得的公司和人員聚合特征與待估值企業節點的本身特征加權融合，得到綜合異構圖結構和企業自身信息的最終公司表示，對應框架中的加權融合模塊，形式為： 其中表示融合企業本身信息的異構節點表示，f2vi為最終公司表示；βj為自適應權重，計算方法： LeakyReLU為非線性激活函數，uT為全連接網絡的參數權重，的計算公式如下： 其中Φxi表示原始公司的嵌入表示，由不同類型節點的聚合學習表示與原始公司嵌入表示計算得到；步驟5、預測企業估值。

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理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市孝陵衛200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”。