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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于时间间隔与知识融合的虚假新闻检测方法及系统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：CN119691149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411771219.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于时间间隔与知识融合的虚假新闻检测方法及系统是由纪科;王如鑫;马坤;杨波;陈贞翔;孙润元设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间间隔与知识融合的虚假新闻检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于时间间隔与知识融合的虚假新闻检测方法及系统，属于互联网安全和深度学习技术领域；基于卷积神经网络对目标新闻图像进行图像特征提取并转化为图像特征向量；基于文本编码器对目标新闻文本进行语义表示并转化为文本特征向量；从目标新闻文本中提取实体并进行实体链接以获取外部知识补充，并将外部知识补充转化为外部知识特征向量；通过提取目标新闻事件的发生时间和新闻发布时间计算时间间隔并转化为时间间隔特征向量；对图像特征向量、文本特征向量、外部知识特征向量和时间间隔特征向量进行融合，并将融合后的特征输入分类器来判断新闻数据的真实性。本发明能够显著提高识别虚假新闻时的准确性和时效性。

本发明授权基于时间间隔与知识融合的虚假新闻检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时间间隔与知识融合的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括： 获取目标新闻数据，所述目标新闻数据包括目标新闻图像和目标新闻文本； 基于VGG-19卷积神经网络对所述目标新闻图像进行图像特征提取，并将所得图像特征转化为图像特征向量；基于BERT文本编码器对所述目标新闻文本进行语义表示，并将所得语义表示转化为文本特征向量；从所述目标新闻文本中提取实体并进行实体链接，以获取外部知识补充，并将所得外部知识补充转化为外部知识特征向量；通过提取目标新闻事件的发生时间和新闻发布时间来计算时间间隔，并将所得时间间隔转化为时间间隔特征向量，具体的：对于每个目标新闻事件，记录其发布时间并解析目标新闻中提到的所有事件时间集合；通过选择事件中提到的时间集合中的最早时间来计算时间间隔；时间间隔计算公式为： ； 其中，表示时间间隔，表示新闻发布时间，表示目标新闻中提到的所有事件时间集合；表示目标新闻中提到的所有事件时间集合中的最小值，即最早时间； 使用Sigmoid函数和tanh函数对目标新闻的时间间隔信息进行归一化和编码操作，将所得时间间隔转化为时间间隔特征向量，即： ； 其中，表示时间间隔特征向量；表示激活函数，用于将输入值映射到-1到1之间；也表示激活函数，用于将输入值映射到0到1之间；具体的，先通过激活函数将时间间隔值归一化到0,1；然后，通过激活函数tanh再映射到-1,1区间，以增强特征的表现能力； 对所述图像特征向量、文本特征向量、外部知识特征向量和所述时间间隔特征向量进行特征融合，并将融合后的特征输入多层感知机分类器来对目标新闻数据的真实性进行判断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南大学，其通讯地址为：250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。