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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于多关系图卷积网络的社交机器人检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：CN115952343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211622290.4，技术领域涉及：G06F16/951；该发明授权一种基于多关系图卷积网络的社交机器人检测方法是由陈兴蜀;冯松;唐文佚;唐瑞;王海舟;王文贤;李沁东设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多关系图卷积网络的社交机器人检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多关系图卷积网络的社交机器人检测方法，包括以下步骤：步骤1：针对Twitter平台开发分布式爬虫，采集用户数据并构建数据集；步骤2：基于采集的用户数据进行特征提取，包括用户档案特征、用户摘要特征、用户关系特征；步骤3：基于提取的用户特征和关系特征，构建多关系社交网络图；步骤4：基于提取的用户特征和多关系社交网络图，构建多关系图卷积神经网络模型；步骤5：基于构建的多关系图卷积神经网络模型，进行训练及测试。本发明解决了当前检测方法对用户表征不足，无法检测新一代社交机器人的问题，实现了对真实网络环境中的机器人进行准确的检测，有助于维护社交网络平台的日常秩序，减少社交机器人带来的非法影响。

本发明授权一种基于多关系图卷积网络的社交机器人检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多关系图卷积网络的社交机器人检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过分布式爬虫采集社交平台用户数据并构建数据集； 步骤2：基于采集的用户数据进行用户特征提取，包括用户档案特征、用户摘要特征和用户关系特征； 步骤3：基于提取的用户档案特征、用户摘要特征和用户关系特征，构建多关系社交网络图； 步骤4：基于提取的用户特征和多关系社交网络图，构建多关系图卷积神经网络模型； 步骤5：基于构建的多关系图卷积神经网络模型，进行训练及测试； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1：提取用户档案特征：对于用户u，将粉丝数、关注数、推文数、点赞数作为数值型档案特征digu；是否为默认档案、是否为默认头像、是否开启隐私保护、是否已验证、是否有扩展链接则作为类别型档案特征catu； 步骤2.2：提取用户摘要特征：使用TextRank算法从用户推文中提取出关键的代表用户行为的内容，即用户摘要特征；对于用户u，其摘要特征表达为absu； 步骤2.3：提取用户关系特征：针对采集的用户关系和推文信息，提取用户间的6种关系：关注、被关注、点赞、转发、评论和回复，并将其放入边集合E中； 所述提取用户摘要特征具体包括： 步骤2.2.1：推文句子嵌入：对于用户u，将其所有推文整体看作同一个文档信息进行处理，并对其实行文本分割，将文本拆分为具有完整意义的句子，即用户u的所有推文表示为：Tu＝{s1,s2,…,sm}，其中m表示用户u所有推文进行句子拆分后得到的句子数量；然后对句子si进行分词并去除停用词、标点、数字、特殊符号，分词后句子si表示为：si＝{w1,w2,…,wn}；最后使用预训练好的Glove词向量模型得到句子si的向量表示： 其中，表示句子si分词后的第p个词wp的词向量，由Glove词向量模型直接得到，n表示句子si分词后得到的词数量； 用户推文嵌入最终表示为： 其中，Dw表示词向量的嵌入维度； 步骤2.2.2：句子图模型构建：将句子作为图的节点，并利用余弦相似度计算两个句子向量和之间的相似度，作为两句子节点之间边的权重wij，计算方法如下： 其中，*表示对两个向量求内积，|·|表示对该向量求模； 步骤2.2.3：图节点权重计算：计算得到所有边的权重之后，将其代入以下公式中进行句子权重即节点权重的计算： 其中，对于某个句子节点vi，其权重值表示为Wvi，指向该句子节点以及该句子节点指向的句子节点集合分别表示为Invi和Outvi；系数d为由某一句子节点指向另一句子节点的概率，其值在0～1之间；vj为指向句子节点vi的句子节点，vk为句子节点vi指向的句子节点，wjk为连接句子节点vj和句子节点vk之间边的权重；wij为连接句子节点vi和句子节点vj之间边的权重； 步骤2.2.4：用户摘要提取：对于图中各个句子即图节点的权重计算，首先赋予相应图节点一个初始的权重值，然后根据上述节点权重计算公式进行迭代计算直至收敛；最后，根据句子权重值将所有句子进行排序，并选择排名前top的句子构成用户摘要信息，表示为：

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