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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种社交网络舆情传播关键用户挖掘方法和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：CN121213274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511756864.0，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种社交网络舆情传播关键用户挖掘方法和系统是由杭松;余海阳;温明顺;汪雪松;朱恒宇设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络舆情传播关键用户挖掘方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社交网络舆情传播关键用户挖掘方法和系统，涉及网络舆情分析技术领域，包括：获取历史社交网络舆情传播数据和预设传播拓扑图；根据历史社交网络舆情传播数据，对预设传播拓扑图进行关键用户挖掘，得到候选关键用户集合；计算候选关键用户集合中每个候选关键用户的评论区氛围扭转得分和扭转后传播收益；根据各个候选关键用户的评论区氛围扭转得分和扭转后传播收益，分别判断各个候选关键用户是否为预设传播拓扑图的关键用户。本发明能够挖掘出具有扭转负面舆论氛围、对负面舆情进一步传播有较好地抑制作用的关键用户群体。

本发明授权一种社交网络舆情传播关键用户挖掘方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种社交网络舆情传播关键用户挖掘方法，其特征在于，包括： 获取历史社交网络舆情传播数据和预设传播拓扑图； 根据历史社交网络舆情传播数据，对预设传播拓扑图进行关键用户挖掘，得到候选关键用户集合； 计算候选关键用户集合中每个候选关键用户的评论区氛围扭转得分和扭转后传播收益； 根据各个候选关键用户的评论区氛围扭转得分和扭转后传播收益，分别判断各个候选关键用户是否为预设传播拓扑图的关键用户； 其中，评论区氛围扭转得分的计算过程包括： 步骤a、对于每个候选关键用户，从历史社交网络舆情传播数据中提取出该用户的若干原帖及评论，并构建评论序列； 步骤b、利用预设大语言模型为评论序列中的每条评论打正面、中性或负面标签，记录正面标签的占比和负面标签的占比； 步骤c、调用预设大语言模型，根据预设的正面评论生成提示词为该用户的若干原帖模拟生成若干条虚拟正面评论，并将若干条虚拟正面评论随机插入评论序列中，得到扩展评论序列； 步骤d、用预设大语言模型为扩展评论序列中的每条评论打正面、中性或负面标签，记录正面标签的占比和负面标签的占比； 步骤e、判断是否满足预设的虚拟正面评论生成次数；若否，则进入步骤c；若是，则进入步骤f； 步骤f、计算该用户在各次虚拟正面评论生成过程中的模拟收益，并选取模拟收益的最大值作为该用户的评论区氛围扭转得分； 其中，扭转后传播收益的计算过程包括： 对预设网络传播拓扑图进行社群划分并在其上运行预设传播模型，得到第一传播结果； 分别将各个候选关键用户从预设网络传播拓扑图中去除，得到多个中间网络传播拓扑图；分别对各个中间网络传播拓扑图进行社群划分，并分别在其上运行若干次预设传播模型，得到各个中间网络传播拓扑图的第二传播结果； 根据第一传播结果和各个中间网络传播拓扑图的第二传播结果，分别计算各个中间网络传播拓扑图的收益和各个中间网络传播拓扑图对应排除的各个候选关键用户的扭转后传播收益。

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