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龙图腾网获悉北京邮电大学;微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利一种基于扩散模型的早期信息传播预测方法及系统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：CN119558490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510125908.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于扩散模型的早期信息传播预测方法及系统是由张熙;杨天齐;张勇东;吴侃;李朝卓;郭三川设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的早期信息传播预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩散模型的早期信息传播预测方法及系统，该方法的步骤包括：获取统计的用户社交图和当前参与待预测信息传播的用户及该用户参与传播的时间点；基于所述用户社交图确定参与待预测信息传播的用户的用户编码，基于所述用户编码和该用户参与传播的时间点确定用户序列组；基于用户序列组顺序构建历史传播序列；将历史传播序列输入到级联表示学习模块中，得到第一级联表示序列组；将所述第一级联表示序列组输入到预训练的级联生成模型中，所述级联生成模型输出第二级联表示序列组，所述级联生成模型为扩散模型的结构；将所述第二级联表示序列组输入到预训练的流行度预测模块中，输出预测的流行度值。

本发明授权一种基于扩散模型的早期信息传播预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的早期信息传播预测方法，其特征在于，该方法的步骤包括： 获取统计的用户社交图和当前参与待预测信息传播的用户及该用户参与传播的时间点； 基于所述用户社交图确定参与待预测信息传播的用户的用户编码，基于所述用户编码和该用户参与传播的时间点确定用户序列组； 基于各个参与待预测信息传播的用户和该用户参与传播的时间点，顺序构建历史传播序列； 将所述历史传播序列输入到预训练的级联表示学习模块中，所述级联表示学习模块输出第一级联表示序列组； 将所述第一级联表示序列组输入到预训练的级联生成模型中，所述级联生成模型输出第二级联表示序列组，所述级联生成模型为扩散模型的结构；所述级联生成模型包括顺序连接的时间插值加噪模块和逆向去噪模块，所述时间插值加噪模块包括多个加噪子模块，所述逆向去噪模块包括多个去噪子模块，所述时间插值加噪模块输出目标预测时间点的用户序列组，所述逆向去噪模块用于对目标预测时间点的用户序列组进行更新，所述逆向去噪模块中的多个去噪子模块顺序串联，每个所述去噪子模块均包括一个插值网络和预测网络，所述插值网络用于对第一级联表示序列组和目标预测时间点的用户序列组之间的用户序列组进行插值，通过预测网络基于插值的用户序列组更新目标预测时间点的用户序列组，并将最终更新的目标预测时间点的用户序列组作为第二级联表示序列组； 将所述第二级联表示序列组输入到预训练的流行度预测模块中，输出预测的流行度值。

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