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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件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：CN116932925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310927373.2，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法是由翟学萌;孟熙航;谢骁巍;胡光岷设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法，将社交网络数据通过知识超图进行表征，通过采样、编码和计数知识超图中子超图，并与随机超图对比分析来提取出知识超图区别于随机超图的子超图，并将子超图作为超模体，并根据超模体对知识超图构建的样本集中的超边进行特征嵌入，通过机器学习分类模型来完成判定给定超边是否为真的二元分类问题，实现对社交网络中未知的多元关系和事件进行推理和预测。本发明的方法克服现有技术无法表征社交网络中多元关系及事件的缺点，将基于图局部结构的知识图谱补全方法推广至所述知识超图，预测结果准确，并且具可解释性，有助于科研人员认识和理解复杂抽象的社交网络数据。

本发明授权一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法，具体步骤如下： S1、通过社交网络多元数据来构建知识超图； S2、对所述知识超图进行子超图采样获得子超图样本集； S3、通过基于张量的子超图表征方法和超边的规范化标号方法对所述子超图样本集中的子超图进行表征、去同构和编码，并构建哈希字典进行计数； 所述步骤S3具体如下： S31、对所述子超图样本集中的所述子超图进行张量表征； 首先基于张量进行子超图表征： 对于任意一个含有k条超边的子超图，使用k阶二维的张量表征； 其中，R表示有理数域； 张量的每个阶数对应着一个超边，每个阶数含有两个维度，分别表示当前超边集合含有该维度对应的超边和不含有该维度对应的超边；统计子超图的每个点所在的超边集，根据其所在的超边集确定该点在张量下对应的下标，更新下标对应的张量数据单元，实现对任意一个含有k条超边的子超图的张量表征； S32、对所述子超图样本集中的所述子超图进行规范化重标号去除同构体： 基于张量表征的子超图的同构体之间的区别在于超边标号顺序，即表示张量维度的先后顺序；对于小的连通子超图，使用同构必要条件加以限制，根据超边具有的属性进行规范化标号，使得同一类子超图的超边标号一致，进而去除同构体；最后使得同构的子超图具有一致的超边标号顺序，即均对应至一个子超图； 其中，使用的同构问题必要条件的优先级为：超边邻居的个数，超边含有的超点个数，超边含有等效点的度序列字典序，超边邻居含有的超点个数；或者按照超边的标签类型和时间戳先后对超边进行重标号； S33、对所述子超图样本集中的所述子超图进行编码和计数； 通过对重标号后子超图的表征张量作向量化展开操作，便于哈希字典储存，即； 其中，表示张量，展开为一个向量，作为子超图的编码结果，该向量的维数为； 根据步骤S2所得的子超图样本集，构建哈希字典映射各个子超图编码向量和其出现的总次数，完成对知识超图中各类异构的k边阶子超图进行计数； S4、通过所述知识超图来生成同规模、同度分布的随机超图； S5、超模体的提取和重要性分析； 所述步骤S5具体如下： 对所述随机超图重复步骤S2-S3，获得所述子超图在所述随机超图的中出现的次数；比较所述子超图在所述知识超图和所述随机超图的中出现的所述次数，将所述次数再做归一化处理，作为重要性指数，用于所述子超图进行重要性分析： 若所述子超图在所述知识超图中出现的所述次数比在所述随机超图多，则所述子超图为超模体，且所述超模体作为所述知识超图的局部特征，而且一定数量的所述超模体构成特征空间； 重要性指数为正数，即原知识超图较于其他相同规模超图中的过度表达；重要性指数为负数，即原知识超图较于其他相同规模超图中的不足表达；从过度表达的子超图中提取出前s个差异最显著的，作为s个超模体，其可作为知识超图的s维局部特征； S6、构建正、负关系样本集，并合并构成总的关系样本集； S7、通过超模体对关系样本集进行特征嵌入； S8、通过机器学习分类模型对关系样本集的特征向量和标签进行学习训练，使用训练好的机器学习分类模型对社交网络中未知的多元关系及事件的真实和虚假进行预测。

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