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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于动态图的谣言检测方法、系统、设备、产品及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：CN120045715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510092027.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于动态图的谣言检测方法、系统、设备、产品及介质是由郭玫;陈晨;郭天勇;侯春燕;吴一可;袁晓洁设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图的谣言检测方法、系统、设备、产品及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供基于动态图的谣言检测方法、系统、设备、产品及介质，包括获取谣言数据，从谣言数据中获取谣言文本序列，构建谣言传播图；对谣言文本序列进行划分以建立谣言快照的快照传播图；计算快照传播图中的谣言节点的时间衰减参数，通过时间衰减参数计算谣言快照的谣言周期参数；将谣言周期参数融合到GIN编码器中，得到边权重GIN编码器，通过边权重GIN编码器对快照传播图中的谣言快照进行多层节点嵌入更新，得到快照动态传播图；将快照动态传播图输入到双向长短期记忆网络中，得到谣言快照的编码图表示；将编码图表示输入到深度神经网络中并完成谣言检测。本发明可以有效提升谣言检测的效果。

本发明授权基于动态图的谣言检测方法、系统、设备、产品及介质在权利要求书中公布了：1.基于动态图的谣言检测方法，其特征在于，包括： S1：获取谣言数据，从所述谣言数据中获取谣言文本序列和谣言源节点，通过所述谣言源节点构建谣言传播图； S2：对所述谣言文本序列进行划分，得到分块谣言序列，通过所述分块谣言序列和所述谣言传播图建立谣言快照的快照传播图； S3：计算所述快照传播图中的谣言节点的时间衰减参数，通过所述时间衰减参数计算所述谣言节点的谣言周期参数； S4：获取GIN编码器，将所述谣言周期参数融合到所述GIN编码器中，得到边权重GIN编码器，通过所述边权重GIN编码器对所述谣言快照进行多层节点嵌入更新，得到快照动态传播图； 步骤S4进一步包括： S41：获取GIN编码器，将所述谣言周期参数融合到所述GIN编码器中，得到边权重GIN编码器，所述边权重GIN编码器的表达式为： 其中，为第v个谣言节点的第m层隐藏特征向量，表示可学习的第m层隐藏特征向量的编码器参数，为第v个谣言节点的第m-1层隐藏特征向量，为第v个谣言节点的谣言周期参数，为第u个邻近节点的第m-1层隐藏特征向量，为第v个谣言节点的邻近节点的集合，ReLU（）表示使用激活函数进行激活，MLP（）表示使用多层感知机函数； S42：通过多个所述边权重GIN编码器在所述谣言快照的多个隐藏层中进行节点嵌入更新，得到快照隐藏层输出； S43：重复计算谣言节点的时间衰减参数至得到快照隐藏层输出之间的步骤，得到多个所述快照隐藏层输出，对所有所述快照隐藏层输出进行均值池化，得到所述快照动态传播图； S5：建立双向长短期记忆网络，将所述快照动态传播图输入到所述双向长短期记忆网络中，得到所述谣言快照的编码图表示； S6：获取深度神经网络，将所述编码图表示输入所述到所述深度神经网络中，通过所述深度神经网络完成谣言检测。

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