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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于级联间关系的信息传播预测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：CN116051304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211634214.5，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权基于级联间关系的信息传播预测系统是由廖祥文;杨黄涛;陈志豪;陈泓敏;高航设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联间关系的信息传播预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于级联间关系的信息传播预测系统，包括：异质图卷积模块，用于获取异质图的网络节点特征向量；用户注意力模块，用于利用注意力机制对异质图卷积模块得到的网络节点特征向量进行处理，对用户间的内在关系进行权重的分配，得到新的特征向量；级联间关系图卷积模块，用于从级联图中获取级联间关系；时间衰减网络模块，用于将时间衰减信息引入到级联的特征表示中；多头自注意力模块，用于调整带有时间衰减信息的级联特征权重，得到最终的级联表示；信息传播预测输出模块，用于利用最终的级联表示计算得到下一时间节点中各用户节点的概率分布。该系统有利于提高信息级联预测的效果。

本发明授权基于级联间关系的信息传播预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于级联间关系的信息传播预测系统，其特征在于，包括： 异质图卷积模块，用于获取异质图的网络节点特征向量； 用户注意力模块，用于利用注意力机制对异质图卷积模块得到的网络节点特征向量进行处理，对用户间的内在关系进行权重的分配，得到新的特征向量； 级联间关系图卷积模块，用于从级联图中获取级联间关系； 时间衰减网络模块，用于将时间衰减信息引入到级联的特征表示中； 多头自注意力模块，用于调整带有时间衰减信息的级联特征权重，得到最终的级联表示； 信息传播预测输出模块，用于利用最终的级联表示计算得到下一时间节点中各用户节点的概率分布； 所述用户注意力模块利用注意力机制对异质图卷积模块得到的网络节点特征向量进行处理，对用户社交关系和用户行为关系的重要性权重进行重新分配，捕获用户与用户之间存在的内在关系，从而得到新的特征向量；用户集合U中的每一个用户ui与其邻居用户uj∈{u1,u2,u3,…,ui-1}之间的注意力得分的计算公式如下： 其中，xi和xj表示经过异质图卷积模块学习后得到的特征向量，βji为用户ui与用户uj之间的关系得分，,表示向量之间的内积操作，Wt表示当前目标用户的变换矩阵，Wc表示当前目标用户的邻居用户的变换矩阵，Wt和Wc在预测不同的级联过程中将用户之间的合作特征关系进行区分； 于是，目标用户ui经过用户注意力模块之后得到代表用户与其邻居节点之间关系的特征表示向量其计算公式如下： 然后，将得到的特征向量与经过异质图卷积模块学习后得到的特征向量进行拼接，再通过一全连接层调整权重大小，得到用户ui的向量表示： hi＝σhi′Wh+bh 其中，concat表示拼接操作，Wh和bh为训练的参数矩阵，σ为激活函数； 所述时间衰减网络模块根据级联中的时间节点信息获取时间因素对用户感染的影响；首先将级联中各节点受感染的时间间隔转换为一系列one-hot向量，再通过全连接层对时间间隔进行权重分配，获得时间节点对用户感染的影响力权重因子，最后通过BiLSTM获取历史用户的转发时间信息对当前级联中用户转发的影响。

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