从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

要完成这个任务，你可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：从专利数据中提取IPC代码，并构建共现矩阵。
2. 图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。
3. 链路预测：评估IPC之间的相似度概率。

以下是一个Python示例代码，展示了如何完成上述任务：

import numpy as np
import networkx as nx
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.nn import GCNConv

# 假设专利数据存储在一个列表中，每个元素是一个专利，包含其IPC代码
patent_data = [
    ['A01B', 'A01C'],
    ['A01C', 'A01D'],
    ['B01D', 'C02F']
]

# 步骤1：构建共现矩阵
all_ipc = sorted(list(set([ipc for patent in patent_data for ipc in patent])))
n = len(all_ipc)
cooccurrence_matrix = np.zeros((n, n))

for patent in patent_data:
    for i in range(len(patent)):
        for j in range(i + 1, len(patent)):
            ipc1 = all_ipc.index(patent[i])
            ipc2 = all_ipc.index(patent[j])
            cooccurrence_matrix[ipc1, ipc2] = 1
            cooccurrence_matrix[ipc2, ipc1] = 1

# 步骤2：构建图数据结构
edge_index = np.argwhere(cooccurrence_matrix > 0)
edge_index = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long).t().contiguous()
x = torch.eye(n)

data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

# 定义GCN模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(n, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, n)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

model = Net()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data)
    loss = F.mse_loss(out, data.x)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 步骤3：链路预测
model.eval()
with torch.no_grad():
    embeddings = model(data).numpy()

# 计算链路预测的相似度概率
similarity_matrix = np.dot(embeddings, embeddings.T)
similarity_matrix = (similarity_matrix + 1) / 2  # 归一化到[0, 1]

print(similarity_matrix)

这个代码示例展示了如何从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵，使用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率。你可以根据实际情况调整代码，例如加载真实的专利数据，调整GCN模型的参数等。