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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于重叠兴趣社区检测的影响力阻断最大化算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：CN119514176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411553826.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于重叠兴趣社区检测的影响力阻断最大化算法是由刘春颜;耿镘;赵蕴龙;李洋设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重叠兴趣社区检测的影响力阻断最大化算法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于重叠兴趣社区检测的影响力阻断最大化算法。包括考虑多因素的竞争传播模型和基于该模型和重叠兴趣社区检测的算法，用于社交网络中多信息竞争传播过程建模以及积极信息种子节点选取。竞争传播过程建模和影响力阻断最大化是社交网络分析的热点，传统的模型以IC、LT为基础进行扩展，难以准确刻画现实传播过程；传统的基于社区的算法以拓扑结构为依据划分社区，忽略了用户兴趣偏好。本发明综合考虑用户兴趣偏好、用户之间信息交互时延和信任度，可以更好地建模竞争传播过程；将传统社区概念扩展至兴趣社区，提升社区检测准确率；通过重叠兴趣社区结构指导积极信息种子节点选取，以在短时间内达到预期负面信息影响力阻断效果。

本发明授权一种基于重叠兴趣社区检测的影响力阻断最大化算法在权利要求书中公布了：1.一种基于重叠兴趣社区的舆情抑制最大化实现方法，其特征在于，该方法包括构建考虑多因素的竞争传播模型，所述竞争传播模型通过下列社交网络异质性特征进行构建： 1用户兴趣偏好、用户之间信息交互的时延以及信息交互次数进行社交网络建模； 2基于社交网络异质性特征计算用户之间信任度，用户v对邻居u的信任度tuv计算为：tuv＝sx_tuv+suv+reliuv；其中sx_tuv表示熟悉性产生的信任度，suv表示相似性产生的信任度，reliuv表示对用户v来说邻居u本身的可信赖程度； 3根据完善后的社交网络模型，定义社交网络中用户的状态以及状态之间的状态转换机制，所述的状态转换机制基于社交网络中用户接受、转发信息情况对用户可能处于的状态进行定义： ①不接受且不转发；②接受某条信息但不转发；③接受某条信息且转发该信息，其中，将接受信息和转发信息进行分离，即接受≠转发； 4构建基于重叠兴趣社区的舆情抑制最大化算法对多信息竞争传播过程进行描述，所述的舆情抑制最大化算法包括如下四阶段： 第一阶段：识别具有高中心度和兴趣偏好相似度的用户组成的完全子图作为初始社区； 第二阶段：基于标签传播检测社交网络中的重叠兴趣社区结构； 第三阶段：基于重叠兴趣社区结构提取重叠节点和非重叠节点并根据影响力值构建候选种子节点集合； 第四节点：选取最终种子节点集合，采用贪心策略不断从候选种子节点集合中选取边际增益最大的节点加入最终种子节点集合，关于影响范围的计算，采取蒙特卡洛模拟，将各信息的种子节点集合输入到所述考虑多因素的竞争传播模型中，运行1000次求平均值； 所述舆情抑制最大化算法包括还包括基于重叠兴趣社区结构提取重叠节点集合和非重叠节点集合，所述重叠节点同时与多个社区相连，处于多社区Cv之间信息传播的枢纽位置，其影响力值依赖于与各社区的关系强度rv→c以及与社区内各节点的兴趣偏好相似度的平均值sB→c； 所述非重叠节点位于社区内部，考虑其两跳邻居节点对信息传播过程的影响，包括信任度和相遇概率，信任度越高，邻居节点越有可能接受其转发的信息并扩大传播范围，相遇概率越高，信息交互的时延越短，以便在较短时间内达到更大的传播范围。

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