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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于图神经网络的场景感知信任评估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：CN119254640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411326373.8，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种基于图神经网络的场景感知信任评估方法是由王杰;闫峥;兰佳禾;李旭妍设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的场景感知信任评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的场景感知信任评估方法，涉及社交网络安全技术领域，该方法包括：在预设时间间隔内根据社交网络中各节点之间包含时间戳的交互得到动态异构图，节点包括用户节点和物品节点；将动态异构图输入至训练好的基于图神经网络的信任预测模型中，得到社交网络中两个用户节点之间的潜在信任度，潜在信任度包括不同场景下的场景信任度以及总体信任度。本发明的信任预测模型支持信任的动态性，能够捕捉每条交互的动态变化性；能够表征真实世界网络的异构性，基于双重注意力机制处理复杂的交互关系，并捕获丰富的语义信息；支持信任的场景感知性，提供细粒度的信任预测结果。这些特性显著提升了本发明模型的精度和实用性。

本发明授权一种基于图神经网络的场景感知信任评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的场景感知信任评估方法，其特征在于，包括： 步骤1：在预设时间间隔内根据社交网络中各节点之间包含时间戳的交互得到动态异构图，所述节点包括用户节点和物品节点； 步骤2：将所述动态异构图输入至训练好的基于图神经网络的信任预测模型中，得到所述社交网络中两个用户节点之间的潜在信任度，所述潜在信任度包括不同场景下的场景信任度以及总体信任度； 其中，所述基于图神经网络的信任预测模型，包括级联的嵌入层、异构注意力层和预测层；其中，所述嵌入层用于根据所述动态异构图得到所述动态异构图中各元素的初始嵌入；所述异构注意力层用于基于双重注意力机制，根据所述初始嵌入得到所述动态异构图中各节点的最终嵌入；所述预测层用于根据所述动态异构图中各节点的最终嵌入得到所述社交网络中两个用户节点之间的潜在信任度，包括：根据所述动态异构图中各节点的最终嵌入得到场景嵌入；所述场景嵌入为同一场景的物品节点的最终嵌入的平均值； 根据所述场景嵌入以及两个用户节点的最终嵌入，利用多层感知机得到所述社交网络中两个用户节点之间在不同场景下的场景信任度； 根据所述两个用户节点之间在不同场景下的场景信任度，利用门控机制、均值聚合器或最大值聚合器得到所述社交网络中两个用户节点之间的总体信任度。

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