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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于图流的社交媒体线性事件检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：CN116226463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310148706.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于图流的社交媒体线性事件检测方法是由李明道;李友焕;秦拯设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图流的社交媒体线性事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图流的社交媒体线性事件检测方法，包括以下步骤：S1：使用图流对社交媒体时间进行建模，同时定义时间窗口和时序图；S2：使用基于时间窗口W的流计算模型，计算基于最长增量子序列的边权值w；S3：加入基于LIS的相对上升幅度来定义边权重，即总增加值与序列第一个值的比值。对噪声具有鲁棒性，并考虑了关键字之间的固有相关性，且只依赖于带有时间戳的文本流，使得方法具有很高的适用性；具有线性最坏情况时间和空间复杂度，具有高度的适用性和并行性，且能够为一般基于图流的事件检测提供最差性能保证的工作；基于关键词及其共现行为的突发事件检测，能够减少这些“畸形波”的负面影响。

本发明授权一种基于图流的社交媒体线性事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图流的社交媒体线性事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用图流对社交媒体时间进行建模，同时定义时间窗口和时序图； S2：使用基于时间窗口W的流计算模型，计算基于最长增量子序列的边权值w； S3：加入基于LIS的相对上升幅度来定义边权重，即总增加值与序列第一个值的比值； S4：设计时间复杂度为O|W|的算法来维持每条边的LIS； S5：挖掘动态关键字图中的事件子图，其中，时间至少涉及两个关键字，并由若干关键字诱导的子图作为一个事件子图，并利用线性算法O|E|来检测G动态变化时的事件子图； S6：检测来自社交媒体的事件子图：给定一个时间窗口W的时间图GW，事件目标则是在连续的一段时间内检测所有上升的子图RGW，其中，Gw是不断更新的； 在步骤S2中，LIS为最长增量子序列，LIS的定义为：给定一个序列α＝{a1,a2,…,an}，α的递增子序列s是其元素按从低到高的顺序排序的子序列，s的头部和尾部分别记为sh和st，|s|表示s的长度； 其中，α的递增子序列s称为最长递增子序列LIS当且仅当不存在任何递增子序列s'，其中|s||s'|，一个序列α可以包含多个LIS，它们的集合记为LISα； 步骤S2中具体设定流程为，设时间窗口W由|W|间隔组成，设定一条连接两个关键字的边为e，其中： W的开始时间点记为tb，结束时间点记为te； 设定表示当前时间窗口W中关键字的共现频率序列αe,W，其中，αe,W的递增子序列s是其元素按升序排列的子序列，其中： 时间窗口W的时间图定义为GW＝V,E，其中，V表示时所有关键字，E表示间窗口W内的所有关键字共现，每条边e∈E有一个频率序列αe,W＝{Fe,Ts，Fe,Ts+1，…Fe,Ts+|W|-1}。

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