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龙图腾网获悉中国人民解放军国防大学政治学院申请的专利一种融合传播特征的社交网络关键节点识别方法和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：CN120632225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510780707.7，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种融合传播特征的社交网络关键节点识别方法和系统是由刘晓亮;张鹏飞;丛嘉设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合传播特征的社交网络关键节点识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合传播特征的社交网络关键节点识别方法和系统，涉及节点识别技术领域，方法包括实时采集多种数据。对网络传播数据进行识别得到关键信息数据，构建基于沙猫群优化算法优化的强化循环神经网络，输入关键信息数据，输出得到传播网络特征，并对关键信息数据进行分析得到节点传播表现数据。从外部因素数据中提取多因素影响系数，构建节点评估体系，根据多因素影响系数对初步节点进行筛选得到关键节点。本发明通过强化循环神经网络，提取传播网络特征并构建节点评估体系，对拓扑结构数据进行分类并结合多因素影响系数确定关键节点，提高了对传播过程的理解和预测能力，更加准确的实现对关键节点的识别。

本发明授权一种融合传播特征的社交网络关键节点识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合传播特征的社交网络关键节点识别方法，其特征在于，包括： 实时采集外部因素数据和社交网络的拓扑结构数据，并收集网络传播数据； 根据文行传合方法对所述网络传播数据进行识别得到关键信息数据，构建基于沙猫群优化算法优化的强化循环神经网络，输入所述关键信息数据，输出得到传播网络特征，并对所述关键信息数据进行分析得到节点传播表现数据； 识别得到所述关键信息数据的步骤包括： 从所述网络传播数据中的文本内容中提取关键词、词语和主题特征构成文本特征，通过分析用户的行为特征获取用户特征，并研究信息传播过程的速度、范围和路径得到传播特征； 根据所述文本特征识别出与主题相关的主题文本信息，并通过分析所述用户特征，确定关键用户及传播的信息得到用户信息数据，分析所述传播特征，识别出具有满意预设传播效果的传播关键信息； 将所述主题文本信息、所述用户信息数据和所述传播关键信息进行整合得到所述关键信息数据； 构建所述强化循环神经网络的步骤包括： 定义沙猫种群大小，种群中每只沙猫的位置向量表示循环神经网络的待优化参数，并初始化所述沙猫种群，每只沙猫的位置在搜索空间内随机生成； 根据损失函数值确定适应度，并计算每只沙猫的适应度值，从中选择适应度值最高的沙猫位置作为最优个体位置； 根据沙猫的当前位置和随机角度进行位置更新，得到对应的沙猫更新位置； 计算每个沙猫更新位置的适应度值，从中选择适应度值最高的沙猫位置替代所述最优个体位置，直到达到预设迭代次数，选择所述最优个体位置对应的待优化参数构建所述循环神经网络得到所述强化循环神经网络； 从所述外部因素数据中提取多因素影响系数，根据所述传播网络特征和所述节点传播表现数据构建节点评估体系，并对所述拓扑结构数据进行分类得到初步节点，根据所述多因素影响系数对所述初步节点进行筛选得到关键节点。

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中国人民解放军国防大学政治学院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区四平路2575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”。

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