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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于大语言模型结合用户关系网络分析的机器人用户检测方法、系统、设备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：CN119669695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411790407.9，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种基于大语言模型结合用户关系网络分析的机器人用户检测方法、系统、设备及介质是由方先行;谢靓茹;杨维彬设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型结合用户关系网络分析的机器人用户检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于大语言模型结合用户关系网络分析的机器人用户检测方法、系统、设备及介质，方法：首先，通过设计提示工程优化大语言模型，并标准化输出，使其能高效处理社交网络数据；接着，收集包括用户ID、姓名、位置、简介等信息，并进行预处理形成训练集，利用大语言模型分析用户个人简介和发布评论内容，提取特征构建用户画像；然后，对用户信息进行特征编码，包括归一化、one‑hot和RoBERTa模型进行编码，通过这些特征训练图神经网络模型，学习区分真实用户与机器人的关键特征；最终，将用户信息输入模型进行检测，自动识别机器人账户；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明能够提高准确性、适应性和效率，增强数据处理能力、泛化能力并简化特征提纯过程。

本发明授权一种基于大语言模型结合用户关系网络分析的机器人用户检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型结合用户关系网络分析的机器人用户检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：首先，通过设计大语言模型的提示工程，进行大语言模型的推理与生成，并标准化大语言模型的输出，确保模型能够有效地处理和分析社交网络数据； 所述大语言模型的提示工程分为三个模块：指令、上下文和预测需求； 在指令模块中，定义大语言模型的任务，并指定各种场景以及需要注意的要求，在这一部分引入角色扮演的概念，预先指定大语言模型为社交平台社区管理员，规定后续要求执行任务为总结用户信息中的个人简介和挑选出最具用户代表性k条的发布评论内容； 在上下文模块中，定义输入用户信息的个人简介和发布评论内容； 在预测需求模块中，精确定义输出的要求和格式，此外，结合One-ShotLearning的概念，设计输出示例帮助大语言模型理解任务内容和输出格式，引导大语言模型以JSON格式输出； S2：收集用户信息，用户信息包括用户的ID、公开姓名、昵称、位置信息、个人简介、账户保护状态、关注者数量、关注数量、列表数量、创建时间、收藏数量、验证状态、语言设置以及发布评论内容；对用户信息进行预处理和标注，形成训练集； S3：通过步骤S1设计的大语言模型的提示工程对步骤S2收集的用户信息中的个人简介和发布评论内容进行分析，提取用户描述特征和发布评论内容并进行结果对齐，构建用户画像； 所述用户描述特征提取包括以下步骤： S3.1：把步骤S1中设计的大语言模型提示工程结合用户信息中的个人简介和发布评论内容输入到大语言模型中，要求大语言模型重新总结个人简介和选取k条最具代表性的发布评论内容，并将大语言模型选择的k条的发布评论内容与用户发布的所有帖子进行逐一匹配，从而准确识别发布评论内容的原始文本，确保大语言模型选择的k条的发布评论内容与原始用户信息中的发布评论内容一致对齐； S3.2：将步骤S1中预测需求模块作为大语言模型输出的结果示例，要求大语言模型在步骤S3.1中总结的个人简介和选取k条发布评论内容强制以Json格式进行输出回答，并设置Json格式正则表达式对大语言模型的输出进行过滤匹配，将回答的内容统一转换为Json数据格式以便于数据的读取； S3.3：对于大语言模型的回答，选取目前开源的大语言模型进行本地部署和闭源大语言模型的API调用，并选取步骤S3.2中大语言模型中输出所选择的k条的发布评论内容，其中，1≤k≤10； S4：将步骤S2中收集的用户信息进行特征编码，包括数值特征的z-score归一化、类别特征的one-hot编码，以及利用预训练的RoBERTa模型对步骤S3中提取的用户的描述特征和发布评论内容特征进行编码； S5：使用步骤S4制作好的特征编码对基于用户关系网络的图神经网络的算法模型进行训练，使图神经网络的算法模型能够学习到区分真实用户和机器人账户的关键特征，通过训练数据和迭代优化，使图神经网络的算法模型逐渐提高其识别精度； S6：将实际用户信息放入步骤S5训练好的图神经网络的算法模型进行检测，通过图神经网络的算法模型的智能分析，自动识别并标记潜在的机器人账户。

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