电子科技大学周帆获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于Transformer增强霍克斯过程的信息级联预测系统及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：CN115409155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210983826.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于Transformer增强霍克斯过程的信息级联预测系统及方法是由周帆;余柳;钟婷;徐增;匡平设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Transformer增强霍克斯过程的信息级联预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer增强霍克斯过程的信息级联预测系统及方法，包括用户嵌入模块、全局依赖模块、局部依赖模块、强度函数获取模块和流行度预测模块，首先获取用户position‑wise嵌入和时间编码作为用户嵌入，然后以拓扑结构的视角，引入路径感知假设，并从全局嵌入和局部模式两个角度设计两层注意力层，参数化霍克斯过程的强度函数，并结合霍克斯过程、全局嵌入和局部模式，学习信息级联扩散过程耦合的时间和拓扑随机特性，以进行流行度预测；本发明扩展了传统的霍克斯过程，并有效地从连续时间域中获取知识，提升流行度预测准确性。
本发明授权基于Transformer增强霍克斯过程的信息级联预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer增强霍克斯过程的信息级联预测系统，其特征在于，包括： 用户嵌入模块，用于获取用户position-wise嵌入和时间编码，并以用户position-wise嵌入和时间编码作为用户嵌入； 全局依赖模块，用于对用户嵌入中每个用户节点，区分所有前驱节点为主路径节点和非主路径节点，并获取主路径节点和非主路径节点的注意力概率矩阵，进而获取每个节点的全局依赖，再经全连接得到所有节点的全局嵌入； 局部依赖模块，用于依据设定的时间片窗口，获取每个节点的局部模式，然后对每个节点的局部模式进行池化操作得到每个节点的池化表示；最后基于掩码注意力机制，生成每个节点局部模式的隐藏向量； 强度函数获取模块，用于依据全局嵌入和局部模式隐藏向量来参数化霍克斯过程的强度函数； 流行度预测模块，用于结合霍克斯过程的积分，以及全局嵌入和局部模式隐藏向量的全连接处理结果生成流行度预测结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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