买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于动态图注意力网络的虚假信息易感用户识别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：CN117009894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310947701.5，技术领域涉及：G06Q10/48；该发明授权一种基于动态图注意力网络的虚假信息易感用户识别方法是由王剑;彭雨琦;郭世远;庾桂铭;王章全;王京岭;张革设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图注意力网络的虚假信息易感用户识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态图注意力网络的虚假信息易感用户识别方法，包括步骤1：将社交网络传播关系映射为有向图；步骤2：采用深度学习模型识别社交机器人，并删除社交机器人节点；步骤3：计算用户可信度特征；步骤4：计算用户全局信任度；步骤5：计算用户局部信任度；步骤6：采用动态图注意力机制，根据用户间信任度计算用户间的信任分数；步骤7：将信任分数归一化为0到1之间的数值；步骤8：使用图卷积神经网络聚合用户可信度，得到携带邻居信任度的邻接矩阵；步骤9：使用前馈神经网络学习携带邻居信息的节点表示；步骤10：使用交叉熵损失函数进行节点分类，输出用户在面对虚假信息时是易感用户无害用户辟谣用户的三元分类。

本发明授权一种基于动态图注意力网络的虚假信息易感用户识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图注意力网络的虚假信息易感用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将社交网络平台中的新闻传播关系图映射为有向图； 步骤2：采用深度学习模型识别社交网络中的社交机器人，删除有向图中的社交机器人节点； 步骤3：根据用户历史推文、用户基本信息提取四个维度的特征，经过特征筛选及验证整合为用户可信度特征，分别是用户基本特征、情感特征、心理特征以及人格特征； 所述步骤3包括以下内容： 根据用户的基本信息提取出可利用的用户基本特征包括认证状态和注册时长，其中注册时长以特定日期为时间节点，以天为单位计算用户注册时长； 情感特征的提取使用情绪强度词典NRC-EIL和程度副词词典，根据用户历史推文将用户情感倾向分为好笑、快乐、悲伤、害怕、不愉快、不在乎、鼓舞、生气八种类型，计算流程包括句子、推文的情感倾向计算，最后对用户整体情感进行分类，具体可以通过以下三个步骤进行用户的情感分数计算： 对每个用户的每条推文经过数据预处理、分句并去除停用词后挑选出否定词，根据NRC-EIL词典和程度副词词典统计每个句子的情感分数，公式如下： Senti_score＝-1否定词个数×程度值×情感词分数 得到每一个句子的情感得分后，将一条推文中同一类别的情感词相加，比较这些情感类别的得分大小，取得分的绝对值最大的情感类别作为该条推文的情感倾向，公式如下： Sentit＝max|情感类别，sum情感词分数| 得到每一条推文的情感倾向后，经过统计后选出用户100条历史推文中情感倾向最多的类别作为该用户的情感倾向，公式如下： 式中，n表示推文数量； 心理动机特征包括焦虑、不确定、博取关注、参与感四个因素，其中： 焦虑因素使用LIWC词典焦虑类别来衡量，其中包括紧张、害怕，通过统计用户推文使用的词涉及LIWC词典中焦虑这一类别的词的个数来衡量用户的焦虑程度； 不确定因素同样使用LIWC词典中与不确定性相关的类别计算，通过计算用户推文中涉及不确定性词汇的推文数量及其占比来表示用户的不确定程度； 博取关注因素是通过设置观察日期为每个用户发布的推文的最新日期的一个月内，计算用户在这30天内平均发布包括转发的推文的数量，由此推断具有博取关注的心理动机的用户是否会以高频率发文来维持账户的活跃，公式如下： 参与感因素是通过计算粉丝关注比来衡量用户的影响力，公式如下： 其中，TFF表示粉丝关注比，numfollower表示某一账号的粉丝数目，numfollowing表示某一账号的关注数目； 人格特征是通过无监督测试工具对用户的25条推文进行大五人格特征预测，输出是用户对于五类人格的0到1之间的得分，最后取五类人格中得分最高的人格作为用户的代表性人格； 步骤4：使用社交媒体信任计算算法计算用户之间的信任度作为用户的全局信任度； 步骤5：计算用户的转发数作为用户的局部信任度； 步骤6：采用动态图注意力机制，根据用户之间的信任度计算用户之间的重要性分数，即信任分数； 步骤7：将信任分数归一化为0到1之间的数值； 步骤8：根据信任度，使用图卷积神经网络成比例地聚合步骤3中提取的用户的可信度，得到携带邻居信任度的邻接矩阵； 步骤9：使用前馈神经网络学习携带邻居信息的节点表示； 步骤10：使用交叉熵损失函数进行节点分类，输出用户在面对虚假信息时是易感用户无害用户辟谣用户的三元分类。

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郑州大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。