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龙图腾网获悉成都博智云创科技有限公司申请的专利一种动态社交网络表示学习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：CN114037550B 。

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：202111273612.4，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种动态社交网络表示学习方法是由王维成;杨敏;杨博设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态社交网络表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态社交网络表示学习方法，涉及网络表示学习领域，解决目前不能够在学习同时保留真实社交网络的演化模式和社区结构的低维特征向量的技术问题，包括三元闭包模式分析和社区结构；本发明通过分析三元闭包模式后，联合节点的影响力、节点的相似性和社区结构这些社交网络的重要因素共同建模社交网络中的节点和边的演化过程。该方法能够同时保留节点的网络结构和动态特征学习节点的低维表示，且通过捕获社交网络中不同节点演化模式，使得学习到的低维表示更具判别性。社区是真实的社会网络最重要的特征之一，学习到的网络表示可以很好地反映社区的结构，这样可以帮助用户获得更多有用的信息，并且使三元闭包过程得到更好的优化。

本发明授权一种动态社交网络表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种动态社交网络表示学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建动态网络序列，基于给定的一组时间步{1,2,…,T}，对于其中某一时间步的社交网络数据，构建子图，； 其中，是节点集合，表示网络中的用户；是当前时间步的边集合，代表用户间的关系；是权重集合，表示用户间的连接强度；动态网络是所有时间步的子图构成的一个序列； 步骤2：社区划分，根据网络的结构，并标记每个节点所处的社区；由于动态网络随时间演化，因此需要对每一时间步的网络进行社区划分，； 步骤3：基于三元闭包过程保留网络演化特征；对，其中三个满足以下关系的用户构成一个开放三元组：用户和互相不认识，但他们有一个共同好友；共同好友会决定是否在下一时间步介绍和认识使得开放三元组闭合；在这一过程中影响他的决定的三个主要因素分别是：用户影响力、用户相似度和社区结构； 步骤4：基于同质性和社区结构保留网络结构特征，依据同质性相互连接的节点对会更紧密地嵌入到潜在的表示空间中； 步骤5：时间平滑性，为了保持动态网络在时间步的平滑演化，构建时间平滑性损失函数如下： 其中，表示节点在时间步的嵌入向量，表示同一节点在相邻时间步和的嵌入向量的欧氏距离； 步骤6：结合网络演化特征和结构特征进行嵌入得到每个节点的特征表示；对三个损失函数和进行优化；将全局结构损失函数权重参数设为1，采用两个超参数和分别控制三元闭包过程和时间平滑性；因此，对于先给定初始的时间步长T，整体优化问题为： 其中,和是归一化项，设置潜在空间维数为，最终获得社交网络的节点嵌入表示和社会策略参数；表示保留同质性和社区结构的损失函数，表示三元闭包过程的损失函数，表示时间平滑性的损失函数；采用两个超参数和分别控制三元闭包过程和时间平滑性，T为给定的总的时间步长； 所述步骤3中，用户影响力：如果是一个在社交网络中影响力较大的用户，则他介绍和在下一时间步认识并建立联系的概率相对较小； 用户相似度：当与和相似时，更倾向于介绍和在下一时间步认识并建立联系，因此开放三元组闭合的概率增大； 社区结构：相比和属于同一社区的情况，介绍属于不同社区的这两个朋友需要付出的努力显然更大，则闭合开放三元组的概率相对较小。

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