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龙图腾网获悉香港中文大学深圳研究院申请的专利一种目标群体识别方法及计算机可读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：CN114626473B 。

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：202210273388.7，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种目标群体识别方法及计算机可读存储介质是由程鸿;李佳;关佶红设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标群体识别方法及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标群体识别方法及计算机可读存储介质，方法包括：对用户的社交账号进行建模同时获取在时间窗内所述社交账号是否有信息流动；构建动态图神经网络模型对所述社交账户进行分类得到不同聚类；从所述聚类中识别出目标群体。通过将同时具备空间和时间属性的目标群体识别问题建模成动态图的社团发现问题，构建动态图神经网络模型，采用动态图神经网络对结构变化的动态图学习到更好的点表达，将时间数据和空间数据的有机结合，提高目标群体动态跟踪的效率和准确性。

本发明授权一种目标群体识别方法及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标群体识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对用户的社交账号进行建模同时获取在时间窗内所述社交账号是否有信息流动； S2：构建动态图神经网络模型对所述社交账号进行分类得到不同聚类； S3：从所述聚类中识别出目标群体；其中：将所述社交账号建模为模型V＝{v1,v2,…,vn}，其中，vi为社交账号； 在一个所述时间窗内，用单个时间片的图结构At来表示所述时间窗内所述社交账号是否有信息流动： 则表示在所述时间窗内有信息从vi流向vj； 则表示在所述时间窗内没有信息从vi流向vj； 则多个所述时间窗内所述社交账号是否有信息流动表示为集合{A1,A2,...,Am}； 根据所述集合{A1,A2,...,Am}将所述模型V＝{v1,v2,…,vn}分割成K个不相交的子集 其中，i≠j，K为正整数； 将分割成不相交的子集建模成动态图上的社团发现问题；以机器学习模型学习动态图池化方案 其中，Cij表示vi属于第j个社团的概率，是n*K的矩阵； 构建所述动态图神经网络模型处理所述动态图；将所述动态图输入到所述动态图神经网络模型得到动态图池化； 所述动态图神经网络模型包括图神经网络模型； 在所述图神经网络模型中输入一个所述时间片数据输出高维表达，具体如下： Ht＝GNNAt 其中，H是当前时间图中单个用户表达的集合； 利用加法网络来累计所述动态图的所有表达，具体如下： c＝ReGNNA1,A2,...,Am 其中，C是所述动态图神经网络的输出； 所述动态图神经网络模型的优化函数为： 其中，D是度矩阵，给定邻接矩阵A，D是对角阵，L是拉普拉斯矩阵且L＝D-A，k是一个变量，T是转置算法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人香港中文大学深圳研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区虚拟大学园区粤兴二道10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。