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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于图注意力神经网络的虚假影评检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：CN116166806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310255641.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于图注意力神经网络的虚假影评检测方法是由王海舟;杨菲;陈雅宁;金地;周罡;王文贤;陈兴蜀设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力神经网络的虚假影评检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意力神经网络的虚假影评检测方法，首先构建网络爬虫采集电影平台的数据并对评论文本信息进行人工标注构建数据集；使用采集到的用户、电影和评论数据构建异构图，确认异构图中的结点并提取结点特征，使用TF‑IDF算法、归一化和ConSERT模型对结点的特征进行提取；构建基于异构图的图注意力网络，包括基于结点的注意力机制和基于元路径的注意力机制，得到包含语义信息的评论结点嵌入用于分类。本发明首次提出了使用异构图捕获结点上下文语义信息的方式对虚假影评进行检测，较传统基于文本的分类方式有着更好的效果，为将来的虚假影评检测提供了方法与思路。

本发明授权一种基于图注意力神经网络的虚假影评检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力神经网络的虚假影评检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：数据集构建 设计有针对性的爬虫，采集某电影平台一定时间段内各种题材的电影基本信息、相关的电影评论信息及发表评论用户的基本信息，并对评论文本数据进行标注，构建影评数据集； 步骤2：特征提取 根据电影的电影简介进行关键词提取后使用TF-IDF算法生成电影特征向量；对用户的等级、阅片数和过往评论一系列数据进行归一化，得到用户特征向量；使用基于BERT模型的ConSERT框架对评论文本进行句向量的提取，得到评论特征向量； 步骤3：检测模型 构建基于图注意力神经网络的检测模型，将提取到的电影特征向量、用户特征向量和评论特征向量进行拼接作为模型的输入；使用一个节点级的注意力机制，以学习基于元路径的邻居的权重，并将其加权汇总以获得第一步节点嵌入；再使用基于元路径的注意力机制，分辨元路径的不同，学习不同元路径的权重，将第一步获得的节点嵌入进行加权组合得到最终的节点嵌入以进行分类任务，最终输出检测结果。

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四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24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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