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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利社交关系表示方法、信息传播预测方法、系统和存储介质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：CN117313788B 。

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：202311405883.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权社交关系表示方法、信息传播预测方法、系统和存储介质是由田树政;徐舒琪;吕琳媛;陈宁设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本社交关系表示方法、信息传播预测方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机与在线社交网络领域，特别是涉及一种结合多类型动态社交关系的传播网络重构与预测方法。本发明提出的一种社交关系表示方法，采用多层社交网络表示社交关系，多层社交网络G包括与多个关系类型一一对应的关系拓扑网络；关系拓扑网络包括与用户一一对应的网络节点，关系拓扑网络的边用于表示用户之间的关系强度。本发明提出的社交关系表示方法，采用多层图神经网络来描述各种不同类型的社交互动特征。本发明综合考虑多层次、多类型的社交关系和信息传播特征，适用于多种不同的复杂社交网络。

本发明授权社交关系表示方法、信息传播预测方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种社交关系表示方法，其特征在于，采用多层社交网络表示社交关系，多层社交网络G包括与多个关系类型一一对应的关系拓扑网络；关系拓扑网络包括与用户一一对应的网络节点，关系拓扑网络的边用于表示用户之间的关系强度； 定义表示时间节点t上第l型关系的关系拓扑网络，和分别表示的节点集合和边集合；1≤l≤M，M表示关系类型总数； 关系拓扑网络中的节点特征包括：用户元数据、动作元数据、内容信息和话题标签；用户元数据用于描述用户基本信息，动作元数据用于描述用户动作信息，内容信息指的是动作元数据对应的文章的内容，话题标签指的是内容信息对应的话题标签；节点集合用于统计对应类型关系中各用户的特征表示，用户的特征表示通过预训练的模型编码获得； 用户的特征表示通过特征编码模型对用户的原始信息进行编码获得，原始信息包括用户元数据、动作元数据、内容信息和话题标签；原始信息标注有动作类型，动作类型包括原发、评论、引用和转发； 特征编码模型包括：与动作类型一一对应的动作编码注意力模块和信息编码模块，还包括注意力加权模块；信息编码模块包括与信息类型一一对应的向量表示单元；信息编码模块中各向量表示单元用于将对应动作类型下的对应信息类型的原始信息转换为向量表示的原始嵌入； 动作编码注意力模块基于对应的信息编码模块输出的对应动作下各信息类型的原始信息的原始嵌入构建动作表示；注意力加权模块基于各类型动作的动作表示进行注意力特征加权计算，以输出用户的特征表示； 特征编码模型的训练方法为：构建原始信息样本和解码重构模块，令特征编码模型对原始信息样本进行编码，获取原始信息样本的特征表示；令解码重构模块对特征表示进行还原，获取重构信息；结合重构信息和原始信息的差异 计算损失，根据损失函数更新模型参数，直至损失收敛，则输出特征编码模型。

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