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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利异常话题检测方法、装置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：CN117235640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202311067335.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权异常话题检测方法、装置是由王晓诗;沈华伟;冯浩源;尹芷仪;成艺;刘晓娜;杨新元设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常话题检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种异常话题检测方法、装置，方法包含：采集社交媒体平台的热搜榜单话题数据作为样本数据，对所述榜单话题数据进行特征表达，确定话题特征，构造特征判定规则模型；对所有话题特征进行聚类，划分自然话题群体、异常话题群体；识别不属于所述自然话题群体和所述异常话题群体的离群异常话题，动态调整话题归属，构造话题归属模型；将待检测话题依次输入至所述特征判定规则模型与话题归属模型，判定是否为异常话题。该方法有效提高了社交媒体平台榜单异常话题的识别精度，进而有效对抗社交媒体中的操纵和攻击。

本发明授权异常话题检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种异常话题检测方法，其特征在于，包含： 采集社交媒体平台的热搜榜单话题数据作为样本数据，通过话题内容、榜单所处排名、话题热度值对所述榜单话题数据进行特征表达，确定话题特征，所述话题特征包含内容特征、时间特征、排名特征、波动特征，其中，所述排名特征包含顶部排名，所述波动特征包含上行最大跨度、下行最大跨度； 构造特征判定规则模型，包含； 根据话题的所述顶部排名对历史采集的话题进行分类，使用高斯分布分别拟合顶部排名取值不同的话题的最高热度和活跃时长分布，依据分布概率设置当前顶部排名话题的排名动态阈值； 将所述排名动态阈值结合所述下行最大跨度与所述上行最大跨度组成的波动跨度阈值确定特征判定规则；将不满足所述话题特征判定规则的话题标识为潜在异常话题； 对所有话题特征进行聚类，划分自然话题群体、异常话题群体，其中，所述自然话题群体对应话题数量最多的话题簇，所述异常话题群体对应话题数量超过预设话题数量阈值，且与所述自然话题群体存在明显差异的话题簇； 识别不属于所述自然话题群体和所述异常话题群体的离群异常话题，动态调整话题归属，构造话题归属模型；其中，若一话题与周边话题构成一话题簇，且该话题簇为小簇或稀疏簇，则将该话题簇内所有话题识别为离群异常话题，否则该话题簇判定为异常话题群体；若该话题与周边话题不构成一话题簇，则将该话题识别为离群异常话题； 将待检测话题依次输入至所述特征判定规则模型与话题归属模型，判定是否为异常话题，所述异常话题包含所述异常话题群体的异常话题、所述离群异常话题。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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