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龙图腾网获悉同济大学;复旦大学申请的专利一种社交网络信息扩散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：CN114742274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210247062.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种社交网络信息扩散预测方法是由张毅超;庄湟新;关佶红;李文根;周水庚设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络信息扩散预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种社交网络信息扩散预测方法，该方法综合考虑社交网络中社交影响力、信息扩散的时间动态特性和非连通用户行为相似性这三个关键因素，通过将曝光时间排序、引力排序和级联相似性排序这三种算法进行融合提出能够预测社交网络中信息扩散的模型。其中，曝光时间排序算法在保证基于一个话题下信息传播的时间动态特性之外，还能考虑到不同话题下信息传播的时间动态特性差异较大的问题；引力排序算法从社交网络拓扑结构中导出，能够计算所有参与话题的用户对邻居影响力的并且对所有未参与话题的用户按激活概率排序；级联相似性排序从每个用户的级联数据导出，用一个向量刻画用户，并用向量的余弦相似性衡量他们之间的相似程度。

本发明授权一种社交网络信息扩散预测方法在权利要求书中公布了：1.一种社交网络信息扩散预测方法，其特征在于，综合考虑了社交网络中的社交影响力、信息扩散的时间动态特性以及非连通用户行为相似性三个关键因素，结合真实社交网络环境特性和复杂网络研究，包括以下步骤： 步骤S1，将曝光时间排序算法、引力排序算法以及级联相似性排序算法进行融合以构建信息扩散预测模型； 步骤S2，将待预测话题、与该待预测话题相关的待预测用户集和历史传播信息作为所述信息扩散预测模型的输入； 步骤S3，基于所述曝光时间排序算法获取所述待预测话题的曝光时间排序数组； 步骤S4，基于社交网络拓扑结构导出所述待预测话题的参与用户，采用所述引力排序算法计算所述参与用户的影响力以及未参与用户的激活率得到引力排序数组； 步骤S5，采用级联相似性排序算法对所述社交网络拓扑结构中的每个用户计算用户之间的相似度，并获取级联相似度排名； 步骤S6，根据所述曝光时间排序数组、所述引力排序数组以及所述级联相似度排名对所述待预测用户集是否参与所述待预测话题进行预测， 其中，所述曝光时间排序数组的获取过程为： 统计所有参与所述待预测话题用户的总曝光时间分布，并计算所有未参与所述待预测话题用户的总曝光时间， 基于所述总曝光时间分布和所述总曝光时间计算所述所有未参与所述待预测话题用户的激活概率， 对所述激活概率进行降序排序从而获得所述曝光时间排序数组。

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