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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于编码器与解码器框架的传播源定位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：CN117034134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310557470.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于编码器与解码器框架的传播源定位方法是由王震;侯东鹏;高超;李晓宇;张文生;李学龙设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于编码器与解码器框架的传播源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编码器与解码器框架的传播源定位方法，属于网络空间安全信息溯源技术技术领域，包括以下步骤：输入一组时变的传播子图；评估任意两个用户之间的影响力转移矩阵；评估每个节点的粗粒度概率特征；构造每个节点的动态感染特征；构造每个节点的拓扑特征；聚合在时间戳sj下所有节点的特征；使用双向GRU对所有时间戳下的时序数据进行传播源预测；使用多头的时序注意力机制修正不同时间戳下任意节点v的传播源预测概率；输出概率最高的一组节点为预测的传播源。本发明解决了忽略用户异构的行为交互对传播的影响导致定位准确率不佳的问题，实现社交网络中面向用户复杂行为交互场景的准确定位。

本发明授权一种基于编码器与解码器框架的传播源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于编码器与解码器框架的传播源定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入一组时变的传播子图；输入目标区域获取到的一组快照 其中，V为目标区域的用户集合，E为边集合，连边表示两个用户在社交网络中认识，为时间戳sj下的所有用户被观测的状态信息；表示节点vi在时间戳sj下的状态信息是已收到或已感染有害信息，表示节点vi在时间戳sj下的状态信息是未收到或未感染有害信息； S2、评估任意两个用户之间的影响力转移矩阵，根据中的快照信息评估用户的影响力转移矩阵W，其中Wij表示用户vi对用户vj的影响力； S3、评估每个节点在s时间戳下的粗粒度概率特征 表示节点vi的粗粒度概率特征表示； 其中，是有残差结构的GCN模块，是GCN模块，Ys表示网络中所有节点在s时间戳的真实快照状态，W1是GCN模块中可学习的权重矩阵，A是网络G＝V,E的邻接矩阵表示形式，X是网络中节点的特征矩阵，Xi是网络中第i个节点的特征向量，In是n阶单位矩阵，W是影响力转移矩阵，σx＝11+e-x是激活函数，是时间戳s中所有节点的粗粒度源概率输出特征； S4、构造每个节点在s时间戳下的动态感染特征和 和分别表示节点vi的动态感染特征和动态非感染特征； 其中，代表节点vi的感染邻居信息特征，代表节点vi的非感染邻居信息特征，Nvi表示节点vi的邻居集合，vj代表节点vi的第j个邻居，W表示影响力转移矩阵； S5、构造每个节点在网络G＝V,E的拓扑特征HG； S6、聚合在时间戳sj下所有节点的特征 S7、使用双向GRU对所有时间戳下的时序数据进行传播源预测； S8、使用多头的时序注意力机制修正不同时间戳下任意节点v的传播源预测概率； S9、输出概率最高的一组节点为预测的传播源； 其中，R*代表被判断为传播源概率最高的一组节点，Z为预测传播源的数量，为j时刻所有节点修正后的传播源预测向量。

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