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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种基于多模态数据的社交关系分析方法、系统和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：CN115293920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210971424.7，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种基于多模态数据的社交关系分析方法、系统和存储介质是由陈思萌;赵建强;陈诚;彭闯;张辉;韩名羲设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的社交关系分析方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多模态数据的社交关系分析方法，包括：S1，提取人员的社交文本和社交图像信息，分别转换为文本特征和图像特征，并统计人员亲密度，基于人员亲密度构建人员社交网络图；S2，将文本特征和图像特征输入基于transformer的多模态融合模型，获得融合特征；S3，采用Si‑SCAN图聚类算法对人员社交网络图进行分析，获得社交关系聚类结果，其中，Si‑SCAN图聚类算法通过在SCAN算法基础上引入人员亲密度和融合特征信息构建。本发明基于文本、图像两个模态的信息对社交关系进行深入分析，通过多模态信息融合模型的设计，学习跨模态间的交互关系，生成多模态融合的图节点嵌入表征。通过图聚类分析，实现对社交网络的深层关系分析，能够有效发现潜在的社交关联。

本发明授权一种基于多模态数据的社交关系分析方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的社交关系分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，提取人员的社交文本和社交图像信息，分别转换为文本特征和图像特征，并统计人员亲密度，基于所述人员亲密度构建人员社交网络图； S2，将所述文本特征和图像特征输入基于transformer的多模态融合模型，获得融合特征；S3，采用Si-SCAN图聚类算法对所述人员社交网络图进行分析，获得社交关系聚类结果，所述Si-SCAN图聚类算法通过在SCAN算法基础上引入所述人员亲密度和所述融合特征信息构建，所述Si-SCAN图聚类算法中节点相似度包括结构相似度、人员亲密度和融合特征相似度，所述结构相似度为两节点的共同邻居数与几何平均数的比值，用公式表示为： 其中，σ1v,w为节点v和节点w的结构相似度，Γv、Γw分别为节点v、w的邻居节点的集合； 所述人员亲密度用公式表示为： σ2v,w＝α·pv,w 其中，σ2v,w为节点v和节点w的人员亲密度，pv,w为两个节点在社交图像中的共现次数，α为调节系数； 所述融合特征相似度用公式表示为： 其中，σ3v,w为节点v和节点w的融合特征相似度，zv、zw分别为节点v、w的融合特征向量； 节点v和节点w的节点相似度σv,w用公式表示为： σv,w＝σ1v,w+σ2v,w+σ3v,w。

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