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龙图腾网获悉中国人民解放军国防大学政治学院申请的专利一种社交网络中的关键用户识别方法及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：CN120632226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510780825.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种社交网络中的关键用户识别方法及系统是由刘晓亮;张鹏飞;丛嘉设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络中的关键用户识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种社交网络中的关键用户识别方法及系统，涉及用户识别技术领域，包括：根据社交网络数据，构建社交网络图模型；通过图论算法计算基础中心性指标；将社交网络数据划分为多个社区，并识别用户节点在多个社区内的局部角色；计算局部角色的局部中心性指标；生成全局得分和局部得分；将全局得分和局部得分分别进行得分排名，并筛选关键用户节点。本发明通过融合全局中心性指标与局部角色特征的双维度分析，有效解决了传统方法对跨社区桥接节点和局部核心用户识别不足的问题，显著提升关键用户识别的全面性与准确性；通过时序特征分析与规则引擎验证的双重校验，有效识别伪装成高影响力用户的异常状态，显著提升结果可靠性。

本发明授权一种社交网络中的关键用户识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，包括： 根据社交网络数据，构建社交网络图模型；所述社交网络数据包括用户节点； 结合所述社交网络图模型，通过图论算法量化所述用户节点的重要性，计算基础中心性指标； 将所述社交网络数据划分为多个社区，并识别所述用户节点在多个所述社区内的局部角色，包括使用层次聚类算法将所述社交网络数据划分为多个社区；结合多个所述社区和所述用户节点，输出各个所述社区内的局部用户节点和各个所述社区之间的连接强度；分析所述局部用户节点在所属社区内的节点位置特征；根据所述连接强度，确定各个所述社区之间的桥接节点；根据所述节点位置特征和所述桥接节点，确定多个所述社区内的局部角色； 在每个所述社区内计算所述局部角色的局部中心性指标； 对所述基础中心性指标和所述局部中心性指标分别进行加权求和，生成全局得分和局部得分，包括计算各个所述社区独立范围内的所述局部角色的局部中心性指标；根据所述节点位置特征，调节所述局部中心性指标的权重；根据所述桥接节点判断所述局部角色的角色类型，并根据所述角色类型分配权重系数；结合所述权重系数，执行加权求和生成所述局部得分；根据标准化基础得分和所述局部得分，构建加权融合函数，输出权重参数；根据权重参数、标准化基础得分和局部得分，计算所述全局得分；将所述全局得分和所述局部得分分别进行得分排名，并根据所述得分排名，筛选关键用户节点，输出关键用户节点集； 对所述关键用户节点集中的关键用户节点进行得分突变检测，识别恶意行为，并根据识别结果，输出最终关键用户节点集。

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人民解放军国防大学政治学院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区四平路2575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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