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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于社交网络平台动态交互的关系预测方法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：CN115293437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210972715.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于社交网络平台动态交互的关系预测方法是由韦世红;吴鹤俊;肖寒春;肖云鹏;庞育才;李暾设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社交网络平台动态交互的关系预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及社交网络关系预测领域，具体涉及一种基于社交网络平台动态交互的关系预测方法；该方法在线获取用户的交互信息和文本信息，并分别对文本信息和交互信息进行相关处理，得到文本特征表示和交互网络结构特征表示；文本特征表示与交互网络结构特征表示融合得到用户特征表示；计算用户特征表示中任一用户与其余用户的相关性，选取前K个相关性对应的用户构成当前用户的强相关用户组；将其强相关用户组输入图注意力模型，得到当前用户的新特征；将新特征输入训练好的关系预测模型得到当前用户的关系预测结果；本发明引入交互行为间的潜在关系，不仅可以更准确的进行社交网络链接预测，还可以分析出用户之间所建立链接的类型。

本发明授权一种基于社交网络平台动态交互的关系预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于社交网络平台动态交互的关系预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.在线获取用户数据，其包括用户在社交网络中的交互信息和文本信息； S2.采用负采样模型对文本信息进行处理得到词序列，通过词序列构建文本序列，将文本序列输入LSTM网络得到文本特征表示； S3.通过交互信息构建分层递进式用户交互矩阵序列，将其与文本特征表示进行卷积得到分层递进式的用户文本交互快照图序列，将用户文本交互快照图序列输入LSTM网络得到交互网络结构特征表示； 步骤S3通过交互信息构建分层递进式用户交互矩阵序列的过程为： S310.获取用户的多种交互行为的数据，每一种交互行为构建一个邻接矩阵，将邻接矩阵根据交互行为产生关系链接的难度由小到大排列，得到邻接矩阵序列； S311.对邻接矩阵序列进行前项求和得到分层递进式用户交互矩阵序列，表示为： 其中，Ai表示邻接矩阵序列中的第i个邻接矩阵，n表示分层递进式用户交互矩阵序列的层数，Mn表示分层递进式用户交互矩阵序列中第n层的递进交互矩阵； S4.将文本特征表示与交互网络结构特征表示融合，得到用户特征表示； S5.计算用户特征表示中用户节点ui与其余用户节点的相关性，并进行降序排列，从序列中选取前K个相关性对应的用户节点构成用户节点ui的强相关用户组； 步骤S5采用余弦相似度计算用户节点间的相关性，表示为： 其中，ux、uy为用户特征表示中的任意两个用户节点，Vux、Vuy分别表示用户节点ux和用户节点uy的初步特征向量，pi、qi表示初步特征向量Vux和Vuy的分量，b表示初步特征向量的维度； S6.将用户节点ui的强相关用户组输入图注意力模型，得到用户节点ui的新特征； S7.重复步骤S5-S6得到社交网络中每个用户节点的新特征，基于新特征计算任一用户节点与其余用户节点的相似度，得到每个用户节点的关系预测结果。

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