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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于社交动作注入的社交媒体推广方法、设备及存储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：CN114676340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210371866.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于社交动作注入的社交媒体推广方法、设备及存储介质是由连德富;吴陈旺;陈恩红设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于社交动作注入的社交媒体推广方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习及社交媒体领域，公开一种基于社交动作注入的社交媒体推广方法、设备及存储介质。该方法包括：注册多个社交媒体账号，编程开发执行社交媒体动作的应用程序并绑定到这些账号上，执行程序生成社交机器人；利用网络爬虫或者社交媒体提供的公共API获取部分用户数据包括用户的基本资料以及部分博文对这些数据提取用户级别的特征x以及博文级别的特征xt，得到数据集的子集利用获取的少量数据训练一个模拟器f·来学习社交媒体中的交互；基于训练得到的模拟器f·，计算一个影响力向量利用社交机器人转发博文和修改基本资料来实施推广。该方法操作简单，易于实现，成本低廉，有效提高目标用户对指定内容的接纳程度。

本发明授权基于社交动作注入的社交媒体推广方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于社交动作注入的社交媒体推广方法，其特征在于，该方法包括： 设用户集合用表示；博文集合用T表示；被关注者，关注者，博文的特征用xu，xv以及xt表示；用x表示任意用户的特征；数据集用表示，数据集中的每一条数据由一个样本标签对xu,v,t,yu,v,t组成，其中，xu，v，t＝[xu；xv；xt]表示被关注者u，关注者v以及博文t的特征的拼接，yu,v,t表示用户u转发其关注者v的博文tyu,v,t＝1与否yu,v,t＝0；表示用户u的关注列表，表示用户u的博文集合； 步骤1、注册多个社交媒体账号，编程开发执行社交媒体动作的应用程序并绑定到这些账号上，执行程序生成社交机器人； 步骤2、利用网络爬虫或者社交媒体提供的公共API获取部分用户数据包括用户的基本资料以及部分博文对这些数据提取用户级别的特征x以及博文级别的特征xt，得到数据集的子集 步骤3、利用步骤2获取的少量数据训练一个模拟器f·来学习社交媒体中的交互；该模拟器以样本xu,v,t作为输入，学习用户u是否转发用户v的博文t，用表示该模拟器的预测值，其中，为模拟器参数； 步骤4、基于步骤3训练得到的模拟器f·，计算一个影响力向量该影响力向量的估计公式如下： 其中， 表示模拟器关于样本xfix的训练损失；是训练损失的Hessian矩阵；是推广损失；设待推广的内容集合用表示，被推广博文的目标用户集合用表示，则推广损失定义成如下： 将该步骤计算得到的影响力向量分割为三个向量，即其中的维度分别和xu，xv，xt保持一致； 步骤5、利用步骤1产生的社交机器人转发博文和修改基本资料来实施推广；其中， 步骤5中的利用社交机器人转发博文执行推广包括： 分别计算每个社交机器人的影响力步骤2中获取的用户的影响力步骤2中获取的博文的影响力其中从他们中间分别贪心选择nu，nv，nt个最具影响力的社交机器人，可观测用户以及可观测博文；根据他们的依赖关系得到候选的待执行转发集合其中，u,v,t表示社交机器人u转发其关注者v的博文t；最终，根据样本xu,v,t的影响力再从中贪心选择n个最具影响力的转发输入步骤1的应用程序让社交机器人自动执行； 步骤5中的利用社交机器人修改基本资料执行推广包括： 对于社交机器人根据为社交机器人i生成mcand个邻居，其中M是和xi维度相同且只包含0和1的向量；并且，如果xi的某个特征对应的用户信息是不可变动的，那么M中相对应的位置的值为1；如果xi中的某个特征是多维的，那么M中相对应的位置都要保持一致，即都为0或都为1；对于每个邻居计算其影响力；设表示和社交机器人有关的数据，即那么，xi修改为对推广的影响力计算公式如下： 从这mcand个邻居中选择影响力最大的那个将社交机器人i的基本资料信息修改为和xi ′相同；对每个社交机器人重复该步骤进行基本资料的修改。

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