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龙图腾网获悉中国科学技术大学;北京师范大学珠海校区申请的专利基于多尺度熵特征的社交机器人识别方法、终端及介质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：CN121834537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610289754.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于多尺度熵特征的社交机器人识别方法、终端及介质是由吕琳媛;蒋升跃;许小可设计研发完成，并于2026-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度熵特征的社交机器人识别方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及信息处理技术领域，公开了基于多尺度熵特征的社交机器人识别方法、终端及介质。该方法获取待检测用户的社交网络行为数据，针对预定义的行为类型分别构建初始二值时间序列；设定多个不同粒度的时间窗口，将初始二值时间序列映射为多个不同时间尺度的粗粒度行为序列；针对每个时间尺度的粗粒度行为序列，计算其对应的行为信息熵，形成行为熵集合；基于行为熵集合，计算熵值在不同时间尺度间的变异系数，以量化用户行为的动态波动特征；将行为熵集合与变异系数融合以构建综合特征向量，将综合特征向量输入训练好的监督分类模型，输出该用户为真实用户或社交机器人的分类结果。本发明提升了针对社交网络机器人复杂伪装行为的识别能力。

本发明授权基于多尺度熵特征的社交机器人识别方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.基于多尺度熵特征的社交机器人识别方法，其特征在于，包括： S1.获取待检测用户在其生命周期内的社交网络行为数据，针对预定义的行为类型分别构建初始二值时间序列；所述预定义的行为类型包括发帖、转发和回复；所述初始二值时间序列的构建方式为：若用户在特定时间点发生了指定类型的行为，则将该时间点的值记为1，否则记为0；所述生命周期定义为从用户账户注册开始到最后一次记录行为时间戳的时间间隔； S2.设定多个不同粒度的时间窗口，将初始二值时间序列映射为多个不同时间尺度的粗粒度行为序列； S3.针对每个时间尺度的粗粒度行为序列，计算其对应的行为信息熵，形成行为熵集合；所述行为信息熵的计算公式为： 式中，表示行为在时间尺度下的信息熵；表示在粗粒度行为序列中二值状态出现的经验概率；，为每个用户的全局行为集合； 对计算出的行为信息熵进行归一化处理，使其取值范围限定在[0,1]内；通过遍历K个不同的时间尺度，构建行为在K个不同时间尺度下的熵值集合，即行为熵集合； S4.基于所述行为熵集合，计算熵值在不同时间尺度间的变异系数，以量化用户行为的动态波动特征；所述变异系数的计算公式为： 式中，为行为对应的变异系数；为集合的标准差，为集合的均值； S5.将所述行为熵集合与所述变异系数融合以构建综合特征向量，将综合特征向量输入训练好的监督分类模型，输出该用户为真实用户或社交机器人的分类结果。

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中国科学技术大学;北京师范大学珠海校区，其通讯地址为：230026 安徽省合肥市金寨路96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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