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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于圈图随机游走的高影响力信息传播者识别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：CN120804739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511308901.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于圈图随机游走的高影响力信息传播者识别方法是由吕琳媛;石汶峰;范天龙设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于圈图随机游走的高影响力信息传播者识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图处理技术领域，具体是一种基于圈图随机游走的高影响力信息传播者识别方法。本发明通过构建用户关系网络、圈关系网络，并形成圈图，结合多层随机游走计算节点重要性分值，能有效识别高影响力信息传播者。其优点在于将用户关系与圈结构深度融合，从多维网络视角分析节点传播能力，相较于传统单一网络模型，更能捕捉社交场景中信息传播的复杂路径与节点间的协同效应，提升高影响力传播节点识别的准确性与全面性。

本发明授权一种基于圈图随机游走的高影响力信息传播者识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于圈图随机游走的高影响力信息传播者识别方法，其特征在于，包括以下识别步骤： S1、获取当前社交场景下的用户列表及用户之间的关系数据，并以用户为原始节点、用户之间的关系为边构建无向无权的用户关系网络； S2、获取用户关系网络中的所有基本圈，并将所有基本圈都映射为对应的圈节点； S3、利用圈相似性矩阵为圈节点之间添加边，并用圈节点和对应的边构建圈关系网络； S4、通过层间连边连接圈节点和其包含的各个原始节点，并计算各个层间连边的权重，以使用户关系网络和圈关系网络彼此连接形成圈图； S5、基于圈图中各个层间连边的权重，计算各个原始节点的重要性分值； S6、选取重要性分值排名靠前的K个原始节点构成高影响力信息传播节点集群； 重要性分值的计算过程如下： S51、制定和之间的游走方式，包括层内随机游走和跨层随机游走；层内随机游走为在或者内部，各节点之间相互随机转移；跨层随机游走分为从到的上行随机转移和从回到的下行随机转移； S52、计算得到的邻接转移矩阵： 在中，设随机游走器当前位于，则其下一步将以等状态转移概率随机转移至的邻居集合中的某一圈节点，计算出该状态转移概率，并以状态转移概率为元素构成的邻接转移矩阵； S53、同理，按照步骤S52中的内容计算得到的邻接转移矩阵； S54、构建跨层上行随机转移的邻接上移矩阵： 从到进行上行随机转移时，设随机游走器当前位于，则其下一步将以对应的上行转移概率随机转移至，计算出该上行转移概率，并以上行转移概率为元素构成从到的邻接上移矩阵； S55、构建跨层下行随机转移的邻接下移矩阵： 从到进行下行随机转移时，设随机游走器当前位于，则其下一步将以对应的下行转移概率随机转移至，计算出该下行转移概率，并以下行转移概率为元素构成从到的邻接下移矩阵； S56、组合层内随机游走与跨层随机游走以形成多层随机游走：通过融合邻接转移矩阵、邻接上移矩阵和邻接下移矩阵，得到完整的多层随机游走转移矩阵：； S57、设为时刻中的访问概率向量，则其时刻的访问概率向量表示如下： ； S58、判断是否收敛并输出原始节点的重要性分值：若满足收敛条件，则迭代终止，反之则循环迭代；表示和之间差值的二阶范数，表示收敛阈值； 收敛后得到的原始节点的访问概率向量即作为该原始节点的重要性分值。

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