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龙图腾网恭喜郑州大学申请的专利一种基于多特征融合的社交网络节点重要性度量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：CN114913027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210488358.8，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种基于多特征融合的社交网络节点重要性度量方法是由王剑;王玉翠;黄梦杰;王明慧;彭雨琦;赵宇斐;安镇宙;于勇涛;杨健设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的社交网络节点重要性度量方法在说明书摘要公布了：一种基于多特征融合的社交网络节点重要性度量方法，使用中心性指标、传递性指标和声望指标作为度量节点重要性的属性特征；其次是融合三个特征，在此过程中使用基于区间数模型的概率指派生成方法将特征值转化为基本概率指派函数，之后使用已改进的证据理论融合多重BPA；最后，依据融合后的指标得到节点重要的概率，对节点进行排序。针对度量真实的大型社交网络中节点重要性时，该方法有较高的度量准确性。

本发明授权一种基于多特征融合的社交网络节点重要性度量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的社交网络节点重要性度量方法，其特征在于： 包括以下步骤： 1）先对原始特征数据进行预处理： 使用基于区间数模型的概率指派生成方法将特征值转化为原始基本概率指派函数BPA； 再基于证据冲突及模糊程度为证据分配权重并修正原始BPA；方法包括：分别计算节点的中心性指标、传递性指标和声望指标；将，分别表示为在中心性指标标准下节点vi的重要概率和不重要的概率；,分别表示为在传递性指标标准下节点vi的重要概率和不重要的概率；，分别表示为在声望指标标准下节点vi的重要概率和不重要的概率；基于证据冲突程度及模糊程度为证据分配权重，使用权重分别修正中心性指标标准下节点vi的重要和不重要的概率、传递性指标标准下节点vi的重要和不重要的概率，以及声望指标标准下节点vi的重要和不重要的概率； 2）在证据融合阶段，将在中心性、传递性和声望下的BPA函数使用新的组合规则进行证据融合，得到三个新的BPA函数，将修正后的、、、、、使用Dempster组合规则进行证据融合； 节点vi的重要概率，节点vi的不重要概率，节点vi的重要或者不重要的概率的计算公式为： 其中：进行证据融合的规则为，将修正后的、、融合为节点vi的重要概率，将修正后、、融合为节点vi的不重要概率，节点vi的重要或者不重要的概率由1减去节点vi的重要概率和节点vi的不重要概率获得； 3）获得节点vi的多特征融合节点重要性指标值，方法包括将节点vi的重要或者不重要的概率分配给节点vi的重要概率和vi的不重要概率，在无先验知识的情况下，根据贝叶斯理论将该概率分配给、，以此来进一步修正节点重要或者不重要的概率，修正方法如下： 计算获得的即为最终衡量节点重要性的依据，之后根据节点的值对社交网络中节点进行降序排列，排名越靠前的节点越重要。

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