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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于多任务学习的信息级联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：CN115392431B 。

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：202210817949.5，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于多任务学习的信息级联预测方法是由鲍鹏;杨彩飘设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的信息级联预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多任务学习的信息级联预测方法。本发明利用多任务学习同时建模微观级别的传播节点序列信息和宏观级别的传播级联图的底层信息，提升了传统信息级联预测方法的性能；具有良好的可解释性、可迁移性和表征性能，具有重要的理论研究价值和应用价值。

本发明授权一种基于多任务学习的信息级联预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的信息级联预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对原始的信息级联进行预处理，将参与传播的用户按照转发时间进行排列得到一条转发序列，按照时间间隔将级联图进行切片，得到每个切片时刻的快照组成的快照序列； S2、利用独热编码初始化步骤S1中获得的转发序列中每个用户的特征表示，将其输入到长短期记忆网络中得到对应的微观信息表示Huser； S3、利用基于时序改进的双向图卷积神经网络的方法对步骤S1中获得的快照序列进行建模，得到包含级联动态演化信息的宏观信息表示Hcas； S4、利用改进的共享门控机制融合上述微观信息表示Huser和宏观信息表示Hcas，得到融合两个层面信息的共享表示Hshare； 具体步骤为： 给定微观信息表示Huser和宏观信息表示Hcas，利用设计的共享门控机制聚合两个层面的信息，获取包含全部信息的共享表示Hshare；所提出的共享门控机制计算过程如下：首先，遗忘门ft用于选择需要遗忘的先前状态中的不相关信息并更新细胞状态ct，计算方法如式3所示： 其中σ·代表sigmoid激活函数，Wf、Uf和bf代表门控神经网络训练过程中的可学习参数，和分别代表t-1时刻的微观信息表示和宏观信息表示； 利用得到的遗忘门来过滤t-1时刻的细胞状态中需要遗忘的信息，更新得到新的细胞状态ct，计算方法如式4所示，Wc和Uc代表门控神经网络训练过程中的可学习参数； 重置门rt用于确定输入新的隐藏层状态ht中的信息，计算方法如式5所示，Wr、Ur和br代表门控神经网络训练过程中的可学习参数； 利用得到的重置门对新的细胞状态ct进行信息选择，更新得到新的隐藏层状态ht，计算方法如式6所示，Wh和Uh代表门控神经网络训练过程中的可学习参数； 利用上述共享门控机制融合Huser和Hcas，将门控循环神经网络的最后一步的隐藏状态作为多任务学习的共享表示层Hshare； 上述式3-6中，σ·代表sigmoid激活函数，⊙代表元素乘法； S5、将步骤S4得到的共享表示Hshare分别与对应任务的信息表示拼接，将上述信息表示拼接中的微观拼接表示输入到softmax函数中预测下一个参与传播的用户，将上述信息表示拼接中的宏观拼接表示输入到多层感知机中预测流行度增量Δy。

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