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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择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：CN119599823B 。

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：202411650648.3，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择方法是由苏醒;顾宇龙;才智;宋辰婷;梁毅;郭黎敏设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择方法，包括：1、获取社交网络中用户的信息以及用户间的关系信息，将用户间的亲密程度生成为网络中边的权重，搭建整个社交网络模型；2、社交网络中每个用户会根据自身原本影响力产生一定数量令牌；3、通过迭代机制，令牌在每轮不断产生后根据网络节点关系和自我影响力规则分发给邻居用户；4、社交网络用户吸收的令牌数量代表了该用户的影响力；5、通过最终收敛判断，选择出合适的z种子集；6、通过IC扩散模型验证结果种子集的效果。本发明使用令牌为介质，从分布式角度解决了社交网络的影响最大化问题，提出了一种用户选择模型，并且适应大规模和动态变化的网络场景，同时成本较小。

本发明授权一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择方法在权利要求书中公布了：1.一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、提出一种基于令牌的动态社交网络用户选择模型TBIUS，以令牌为媒介，通过迭代机制得到种子集； 步骤2、将已有的真实数据集构建为一个社交网络图G，此图详细描述用户的个人信息、唯一标识符，以及用户之间的关系强度和亲密程度，为后续分析提供基础； 步骤3、确定用户令牌的生成机制，并对其进行来源标记，使各令牌具有辨识度；这一过程确保令牌在传播中能够准确反映其源头和传播路径；令牌生成机制包括： 步骤3-1：在每次迭代中，所有用户在社交网络G中会生成一定数量的令牌；这个用户vi在迭代中生成的令牌数量主要取决于vi的自我影响力，即infi；在后续的令牌分发过程中，令牌生成系数tgc被引入到令牌生成中计算，其中tgc是大于1的整数；最后，在迭代中生成的令牌数量计算如下： ΔTi＝infi×tgc 其中tgc是令牌生成系数，在1至30范围内，以1为步长进行实验，根据得到结果种子集的收敛速度快慢，拟合得到合适值，收敛速度越快tgc越好；infi是vi的自我影响力，在令牌生成之后，新生成的令牌将被添加到用户的令牌池中； 步骤4、制定令牌的迭代分发策略；结合用户的自有信息、邻居信息及当前持有的令牌集合，每次迭代中用户根据策略将自身令牌传递给其邻居用户，以模拟信息流动过程；所述的令牌迭代分发策略方法如下： 步骤4-1：计算中各个用户节点的影响力比重，作为分发令牌的比例标准之一，计算方式为： 其中，infj表示用户vi的邻居vj的影响力，表示用户vi及邻居的影响力之和； 步骤4-2：通过节点vi令牌池Ti的组成，计算出一次迭代中邻居节点从用户vi获得的令牌数，由于令牌是做区分的，vj从vi获得的令牌集合计算为： 其中，weightji表示节点vj占节点vi的邻居节点影响力之和的比重，n是社交网络G中的节点个数，Sk表示vi的令牌池中来自vk的令牌集合，eij表示vj与vi的亲密程度，即它们间的传播概率； 步骤4-3：令牌规整化，鉴于令牌的原子性特征，在传递过程中必须确保令牌数量为整数；因此，需对计算结果进行向下取整处理，以保持传递过程的完整性与模型的一致性，即表示将向下取整； 步骤5、在每轮迭代后，对用户持有的令牌进行过滤，剔除冗余信息，形成一个中间结果视图，逐步逼近目标种子集； 步骤6、使用Jaccard和Dice相似性系数对种子集执行收敛性分析，确保当种子集达到预设的收敛标准时，最终结果种子集具有传播潜力。

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