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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时间平滑约束深度演化聚类的新闻事件预测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：CN119293538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411333468.2，技术领域涉及：G06F18/2337；该发明授权一种基于时间平滑约束深度演化聚类的新闻事件预测方法是由陈岭;陈谦设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间平滑约束深度演化聚类的新闻事件预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间平滑约束深度演化聚类的新闻事件预测方法，包括：构建新闻事件的实体图；使用关系感知的图卷积神经网络对实体图进行信息聚合；在深度演化聚类模块中利用模糊聚类得到实体对于簇的软隶属矩阵，将相邻时间戳的簇对齐融合构建簇图；在簇图信息传递模块中利用簇对之间的隐式相关性进行信息聚合以更新簇的表示及实体表示和关系表示；利用时间残差门将更新的实体表示和关系表示与初始的实体表示和关系表示结合作为下一时间戳输入；将不同时间戳更新的实体表示和关系表示输入基于注意力机制的时间依赖编码器得到综合实体表示和关系表示；通过基于卷积的新闻事件模型进行预测。本发明能有效建模实体之间高阶相关性的时序演化。

本发明授权一种基于时间平滑约束深度演化聚类的新闻事件预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间平滑约束深度演化聚类的新闻事件预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在构建的训练数据集中根据每个时间戳发生的新闻事件构建以实体为节点并以实体之间的关系为边的实体图，实体作为事件的参与者或受影响的对象，关系揭示了这些实体之间的行为或状态变化； 使用关系感知的图卷积神经网络在实体图上进行信息聚合得到初步更新的实体表示和关系表示； 在深度演化聚类模块中基于初步更新的实体表示利用模糊聚类得到实体对于簇的软隶属矩阵和不同时间戳的簇，将相邻时间戳的簇进行对齐融合后构建以簇为节点并以簇之间的隐式相关性为边的簇图，并根据相邻时间戳的簇之间的余弦距离构建时间平滑损失； 在簇图信息传递模块中利用隐式相关性编码器捕获簇图中簇对之间的隐式相关性后在簇图上进行信息聚合以更新簇的表示，进而根据实体对于簇的软隶属矩阵对初步更新的实体表示和关系表示进行再次更新； 利用时间残差门将当前时间戳再次更新的实体表示和关系表示与当前时间戳初始的实体表示和关系表示相结合，作为下一个时间戳的输入； 将不同时间戳再次更新后的实体表示和关系表示输入到基于注意力机制的时间依赖编码器中，得到综合的实体表示和关系表示； 基于综合的实体表示和关系表示，通过基于卷积的新闻事件模型预测实体之间未来可能发生的所有关系，构建包括预测损失和时间平滑损失的总预测损失，基于训练数据集和总预测损失对整个网络进行训练，利用训练好的新闻事件模型进行新闻事件预测。

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