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龙图腾网获悉浙江嗨皮网络科技有限公司申请的专利基于深度学习的社交情感分析模型表征方法及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：CN120067305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510543999.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于深度学习的社交情感分析模型表征方法及存储介质是由丁永建;王辉;詹登峰;马鹏山;滕越;魏平花;王举设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的社交情感分析模型表征方法及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的社交情感分析模型表征方法及存储介质，包括：获取社交平台单个词条下的用户上传信息及对应的评论信息，对用户上传信息及评论信息进行处理，获取一级特征单模态文本信息和二级特征单模态文本信息；基于深度学习模型分别对一级单模态文本信息及二级特征单模态文本信息进行分析，获得一级情感权重矩阵和二级情感权重矩阵；采集单个词条下上传内容的用户历史信息及其上传信息的展示数据，对用户历史信息进行分析，获取其与词条的匹配系数，对上传信息的展示数据进行分析，获取其变化系数，根据二级情感权重矩阵、匹配系数及变化系数对一级情感权重矩阵进行调整，获取调整后一级情感权重矩阵。

本发明授权基于深度学习的社交情感分析模型表征方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的社交情感分析模型表征方法，其特征在于，包括： 获取社交平台单个词条下的用户上传信息及对应的评论信息，对用户上传信息及评论信息进行处理，获取一级特征单模态文本信息和二级特征单模态文本信息； 基于深度学习模型分别对一级单模态文本信息及二级特征单模态文本信息进行分析，获得一级情感权重矩阵和二级情感权重矩阵； 采集单个词条下上传内容的用户历史信息及其上传信息的展示数据，对用户历史信息进行分析，获取其与词条的匹配系数，对上传信息的展示数据进行分析，获取其变化系数，根据二级情感权重矩阵、匹配系数及变化系数对一级情感权重矩阵进行调整，获取调整后一级情感权重矩阵； 根据单个词条下所有用户上传信息的曝光量及调整后一级情感权重矩阵对该词条的情感表征进行判断； 采集用户历史n条上传信息及其展示数据；通过公式1-2获取历史情感特征矩阵； 1 2 其中，表示历史上传内容中的第i种特征情感的权重值，j=1、2、…、n；为历史上传信息中一级情感权重矩阵中第i种特征情感在第j条上传信息中的权重，G为展示数据的种类数，x=1、2、…、G；为第x种展示数据的总量，为第j条上传内容第x种展示数据的总量，为第x种展示数据的调整系数，且； 根据历史情感特征矩阵与当前一级情感权重矩阵进行比对，确定匹配系数； 所述匹配系数获取的过程还包括： 通过公式3计算获得匹配系数； 3 其中，m为特征情感设定的种类数，i=1、2、…、m；为当前上传内容一级情感权重矩阵中第i种特征情感的权重值，为第i种特征情感的中性词偏移系数； 所述变化系数获取的过程包括： 获取展示数据中的曝光量变化曲线； 获取用户历史上传信息的曝光量变化曲线，基于密度聚类算法获取用户历史上传信息的曝光量变化峰值曲线及谷值曲线； 通过公式4计算获得变化系数； 4 其中，t1为当前时间点，t0为上传时间点，为展示数据中的曝光量变化曲线，为用户历史上传信息的曝光量变化峰值曲线，为用户历史上传信息的曝光量变化谷值曲线，、为调参系数。

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