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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于共同注意力融合的序列超图神经网络的信息传播预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：CN118364185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410454425.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于共同注意力融合的序列超图神经网络的信息传播预测方法是由陆叶;张吉;余婷;葛菲设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于共同注意力融合的序列超图神经网络的信息传播预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于共同注意力融合的序列超图神经网络的信息传播预测方法，该方法包括三个模块：用户特征学习模块，利用图卷积神经网络学习用户嵌入；级联特征学习模块，构造基于等变量扩散的序列超图神经网络捕捉复杂的级联不规则连接，以学习到封装级联内部和外部特征的级联嵌入；特征融合与预测模块，通过共同注意力机制学习级联特征和用户特征之间的相互依存关系，捕捉它们之间复杂的关系和相互影响，随后计算潜在用户感染的可能性。本发明实现了更加有效的信息传播预测，综合考虑了其他级联的外部影响，并且结合了一种基于堆叠多个共同注意力层的新颖特征融合技术，从而提高了对信息扩散的预测能力。

本发明授权基于共同注意力融合的序列超图神经网络的信息传播预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共同注意力融合的序列超图神经网络的信息传播预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、用户特征学习根据已知的用户批次关注的信息构建社交网络图，考虑到用户社交网络的结构相对稳定，使用双层图卷积网络来学习用户的嵌入表示，以得到所有用户的静态表示S2、级联特征学习采用超图来构建传播级联图，将每条信息传播视为一条超边，考虑到信息之间的影响通常是短期相关的特点，基于时间戳将之前发生的级联分解成若干个子集，并根据各个子集分别构建超图，使用基于等方差扩散的超图神经网络获取每个子集的级联嵌入，并且通过剩余门控机制连接不同时间戳的级联嵌入；S3、特征融合与预测首先将用户ui传播信息时的时间与预先存储的时间戳对齐，随后检索相关级联嵌入得到其中he,t是步骤S2中在不同时间戳所获得的级联嵌入，然后堆叠两个共同注意力层，通过共同注意力机制学习级联特征和用户特征之间的相互依存关系，捕捉它们之间复杂的关系和相互影响，随后计算潜在用户感染的可能性；其中特征融合是渐进的，每一层的输出都作为下一层的输入；在第一个共同注意力层中，合并用户嵌入和级联嵌入CD以产生融合嵌入随后，在第二个共同注意力层力中，将CD与合并以生成最终的融合RCA来进一步增强融合；每个共同注意力层的输出向量是d维的；以下是第一个共同注意力层的计算过程： 代表用户嵌入经过共同注意力机制处理后的结果，MA表示注意力机制，它考虑了级联嵌入CD在用户嵌入中的影响；是对的输出应用前馈神经网络之后的结果，FFN为前馈神经网络，用于增加非线性和能力去捕获复杂模式；代表级联嵌入经过共同注意力机制处理后的结果，其考虑了用户嵌入在级联嵌入CD中的影响；是对的输出应用前馈神经网络后的结果；是第一个共同注意力层的最终输出，它将被传递到下一个共同注意力层；是第一个共同注意力层的投影矩阵，表示向量的连接，在被输入到下一个CA层之前被转换为d+1维表示。

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