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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于超图神经网络结合文本的信息传播预测方法及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：CN119962727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510022213.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于超图神经网络结合文本的信息传播预测方法及系统是由赵治栋;吴颖亮;焦鹏飞;柳遵梁;周杰设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超图神经网络结合文本的信息传播预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于超图神经网络结合文本的信息传播预测方法及系统，该方法首先在公开社交数据集中获取用户的文本和级联数据，分别通过嵌入层和预训练的语言模型，得到对应的用户初始特征向量和文本特征向量。其次基于用户初始特征向量构建级联信息扩散的全局超图和局部超图，并采用不同的卷积策略进行处理，然后通过注意力机制融合全局超图和局部超图，得到用户的级联特征。然后通过多阶段融合用户级联特征和文本特征向量，得到用户级联的特征表示。最后将用户级联的特征表示生成下一用户的预测结果，完成信息传播扩散预测。本发明不仅能够捕捉到用户级联特征，还能够捕捉到丰富的语义特征，实现对信息扩散的有效预测。

本发明授权基于超图神经网络结合文本的信息传播预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于超图神经网络结合文本的信息传播预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在公开社交数据集中获取用户的文本和级联数据；将文本和级联数据分别通过嵌入层和预训练后的语言模型编码成向量，得到对应的用户初始特征向量和文本特征向量； S2：基于用户初始特征向量构建级联信息扩散的全局超图和局部超图，并采用不同的卷积策略处理全局超图和局部超图，然后通过注意力机制融合全局超图和局部超图，得到用户的级联特征，过程具体如下： S2.1，通过超图神经网络结合用户的初始特征向量将每条级联数据逐步构建成全局超图，然后对全局超图使用超图注意力网络实现精细化卷积； S2.2，对于局部超图，采用轻量化的超图卷积实现高效卷积，采用滑动窗口机制获取窗口内用户兴趣的变化，并使用用户文本相似度衡量局部超图中用户节点间的连接权重； S2.3，通过注意力机制融合全局和局部超图得到用户的级联特征； S3：通过多阶段融合用户级联特征和文本特征向量，得到用户级联的特征表示； S4：基于用户级联的特征表示与用户级联特征向量，生成下一用户的预测结果，完成信息传播扩散预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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