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龙图腾网获悉思创数码科技股份有限公司申请的专利一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化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：CN114595398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210189837.X，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法是由袁野;周金平;魏鹏;马玉亮设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法，该方法包括：步骤1，获取社交网络中用户的行为数据，建立随时间演化的演化社交网络模型；步骤2，根据用户的行为日志，计算用户之间的信息传播概率，以得到演化社交网络中边的权重；步骤3，对独立级联传播模型进行改进，建立用户行为驱动的独立级联传播模型；步骤4，根据改进的反向采样方法，查询不同时间点下演化社交网络中最有影响力的k个节点，即种子节点集合；步骤5，验证用户行为驱动的独立级联传播模型的有效性。本发明能够解决现有技术未考虑用户行为对信息传播的影响，不能在演化社交网络上准确查询出影响力最大的用户的问题。

本发明授权一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法在权利要求书中公布了：1.一种演化社交网络中用户行为驱动的影响力最大化方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取社交网络中用户的行为数据，建立随时间演化的演化社交网络模型，通过该演化社交网络模型，使信息能够在不断演化的社交网络中进行传播； 步骤2，根据用户的行为日志，计算用户之间的信息传播概率，以得到演化社交网络中边的权重； 步骤3，对独立级联传播模型进行改进，建立用户行为驱动的独立级联传播模型； 步骤4，根据改进的反向采样方法，查询不同时间点下演化社交网络中最有影响力的k个节点，即种子节点集合； 步骤5，设计节点相似性算法比较种子节点集合与受影响节点相似性，验证用户行为驱动的独立级联传播模型的有效性； 步骤1具体包括： 获取社交网络中用户的行为数据，建立随时间演化的演化社交网络模型Gm＝Vm,Em,Wm，其中，m表示时刻，Vm表示m时刻的用户节点集合，Em表示m时刻边的集合，Wm表示m时刻边上权重的集合； 步骤2具体包括： 根据行为日志抽象出关系动作元组u,a,tk，u,a,tk表示用户u在tk时刻执行了动作a，令Au表示用户u在数据集中执行的动作，Av表示用户v在数据集中执行的动作，Au∩Av表示用户u和用户v都执行的动作，分析演化社交网络模型中所有节点的行为日志，并根据每个节点与其邻居的动作计算节点对其邻居影响力持续时间窗口τu,v： 其中，A表示执行的动作集合，tua表示用户u在t时刻执行了动作a，tva表示用户v在t时刻执行了动作a； 利用持续时间窗口计算用户之间的信息传播概率pu,v： 其中，表示存在，Δt＝tv-tu，Δt表示用户v执行动作a的时间tv与用户u执行动作a的时间tu的时间差，prop表示用户u和用户v在时间差Δt之内执行的相同动作的数量； 步骤3具体包括： 步骤3.1，给定一个时间点，计算该时间点下每个用户对其邻居的影响持续窗口，利用信息传播概率的计算公式计算信息传播概率，任意节点v是否被激活由一个邻居对它的影响值所决定，对于给定一个初始活跃节点集合，通过以下过程进行级联的传播过程： 步骤3.2，在传播开始，给定一个初始活跃的节点集合S，激活的节点将在之后的级联过程中保持激活状态； 步骤3.3，在t时刻，新近被激活的节点u对它的邻接节点v产生影响，成功的概率为pu,v，若v有多个邻居节点都是新近被激活的节点，那么这些节点将以任意顺序尝试激活节点v； 步骤3.4，如果节点v被激活成功，那么在t+1时刻，节点v转为活跃状态，将对其邻接非活跃节点产生影响；否则，节点v在t+1时刻状态不发生变化； 步骤3.5，不断重复上述过程，当没有被激活节点的时候，影响传播终止； 步骤4具体包括： 步骤4.1，随机选择节点v∈V，V表示用户节点集合； 步骤4.2，对能够激活v的节点集合R进行反向采样，对于每个节点u∈V，其出现在R中的概率等于u能够激活v的概率，将R记为v的反向可达集； 步骤4.3，重复上述步骤4.1、步骤4.2，生成多个反向可达集，寻找出现次数最多的节点，将其加入到种子节点集合，将出现次数最多的节点从反向可达集中删除，重复k次，输出大小为k的影响力最大的种子集合。

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