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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一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测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：CN116796283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310602592.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法及系统是由刘晓娜;冯浩源;尹芷仪;张怀博;杨新元;沈华伟;杨尚林;杨永昊;杨会杰;王晓诗;成艺;张浩;申双成设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法和系统，包括：构建用于社交机器人个体识别的强特征，将网络社交平台中符合该强特征的账号识别为种子账号；基于该种子账号的社交网络关系进行扩线分析，并结合昵称检测进行相似昵称范式社群的发现和总结，得到基于种子账号的社交机器人社群；采用图卷积聚类社群发现方法，将该网络社交平台的图结构和文本信号融入到社群检测当中，并通过该社交机器人社群和种子账号，确定机器人覆盖率大于阈值的重点社群，作为社交机器人群体检测结果。

本发明授权一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、构建用于社交机器人个体识别的强特征，将网络社交平台中符合该强特征的账号识别为种子账号； 步骤2、基于该种子账号的社交网络关系进行扩线分析，并结合昵称检测进行相似昵称范式社群的发现和总结，得到基于种子账号的社交机器人社群； 步骤3、采用图卷积聚类社群发现方法，将该网络社交平台的图结构和文本信号融入到社群检测当中，并通过该社交机器人社群和种子账号，确定机器人覆盖率大于阈值的重点社群，作为社交机器人群体检测结果； 该步骤2包括：对与该种子账号互相关注的账号进行扩展分析，结合昵称修订方法识别具有相似命名规范且与机器人互相关注的账号，并根据相似昵称范式进行合并聚类，形成不同昵称范式群组作为社交机器人社群； 该步骤3包括： 对网络社交平台中各账号发布的历史文本进行向量转换，并通过对向量聚类形成话题簇，对团簇提取聚类中心向量，获取账号初始向量表达；基于网络社交平台中各账号关注与被关注关系构建图网络，通过标签传播结合用户初始特征向量形成初始无监督社群划分，得到划分社群，其中标签传播的方向是从被关注者指向关注者；对该划分社群内的节点向量进行图卷积操作，使社群内的存在图网络链接的节点互相影响，向上聚合更新向量表示；基于新的向量表示进行聚类，聚类结果通过最大化平均内聚度指标进行衡量，同时损失函数增加社群划分变化惩罚项；最终通过损失函数反向调节，重复划分社群到图卷积操作到聚类的过程，直到损失函数收敛或达到迭代次数，保存当前社群划分结果和社群节点最终向量表达； 根据该种子账号和该社交机器人社群涉及账号，统计对当前社群划分结果的覆盖率，对于覆盖率超过阈值的社群作为该重点社群。

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