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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统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：CN114218474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111309524.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统是由王菀;周魏;文俊浩;曾骏;贺浩然;刘林;胡霖峰设计研发完成，并于2021-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统，包括新闻事件获取模块、转发级别度量模块、基本特征提取模块、推文特征表示模块和谣言检测模块；本发明提出了一种基于注意力机制的新系统，该系统根据节点的转发级别关注更重要的推文内容，通过基于GRU神经网络的分类器从时间序列中学习推文整体特征来预测标签谣言或非谣言。

本发明授权基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统在权利要求书中公布了：1.基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统，其特征在于：包括新闻事件获取模块、转发级别度量模块、基本特征提取模块、推文特征表示模块和谣言检测模块； 所述新闻事件获取模块获取社交网络中待检测新闻事件i的传播信息，并传输至转发级别度量模块； 所述转发级别度量模块根据新闻事件i的传播信息建立新闻事件i的传播结构，并计算传播网中每个节点的转发级别；所述转发级别度量模块将传播结构和每个节点的转发级别传输至基本特征提取模块、推文特征表示模块； 所述基本特征提取模块提取传播结构中每个节点的基本特征，并传播至推文特征表示模块； 所述推文特征表示模块根据每个节点的基本特征和转发级别更新节点特征，并传输至谣言检测模块； 所述谣言检测模块存储有谣言检测模型； 所述谣言检测模型对节点特征进行检测，得到节点推文检测结果； 传播结构中节点的转发级别如下所示： 式中，表示节点的转发级别；d为转发级别特征向量的维度；是连接操作；是将融合特征转换为高维向量空间的转换矩阵，是偏置；节点表示推文的时间跨度；表示转发跳数； 所述推文特征表示模块根据每个节点的基本特征和转发级别更新节点特征的步骤包括： 1将文本特征和用户特征结合，得到节点特征向量即： 式中，为节点特征向量；dt是节点特征向量的维度； 2基于节点的转发级别，计算节点特征向量的注意力评分即： 式中，为权重；为偏置； 3基于注意力评分对节点特征向量进行优化，得到优化后的节点特征即： 式中，n为事件中所有节点的数量； 所述谣言检测模型包括节点前向传播模型和节点检测模型； 节点特征输入到所述节点前向传播模型中，输出节点的隐向量 节点的隐向量输入到节点预测模型中，输出节点推文的检测结果；所述节点推文检测结果包括节点推文是谣言、节点推文不是谣言。

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