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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种社交网络环境信息分享的隐私保护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：CN119378014B 。

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：202411539604.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种社交网络环境信息分享的隐私保护方法及系统是由何泾沙;罗叶红;朱娜斐;马相军设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络环境信息分享的隐私保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社交网络环境信息分享的隐私保护方法及系统，包括：建立不同时间点隐私信息的级联规模预测模型，得到隐私信息在时间的传播规模；评估隐私主体的隐私信息接收者给隐私主体带来的影响力；从客观面临的风险和主观预期的风险两方面评估隐私风险；基于隐私收益和隐私损失确定隐私效用；将在线社交网络中的隐私效用最大化问题归纳成约束马尔可夫决策过程，以分析不同时间点的决策收益，并制定适当的策略来实现平衡。通过研究隐私信息传播的动态特性，将隐私信息传播规模预测结果用于隐私主体影响力和隐私信息分享风险评估，最后通过马尔可夫决策过程制定效用最大化的隐私保护策略以实现在线社交网络中的隐私信息分享。

本发明授权一种社交网络环境信息分享的隐私保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社交网络环境信息分享的隐私保护方法，其特征在于，包括： 步骤1、建立不同时间点隐私信息的级联规模预测模型，得到隐私信息在时间的传播规模； 具体包括： 步骤11、基于图卷积网络对信息级联图中语境化的结构模式和用户在社交网络中的隐含关系进行捕捉和建模，得到节点特征矩阵HGCN； 步骤12、使用Transformer中的自注意力机制来对信息传播中的时序依赖进行建模，得到输出结果HTrans； 步骤13、使用贝叶斯神经网络对信息传播和信息增长中的变化和不确定性进行了建模，得到输出结果HBNN； 步骤14、先通过图卷积网络捕捉结构信息，然后通过LSTM捕捉时间序列依赖，最后通过多层感知机进行预测，得到隐私信息在时间的传播规模；其中，在所述步骤14中，隐私信息IS在时间t的传播规模预测结果的计算公式为： 式中，表示隐私信息IS在时间t的传播规模预测结果，HGCN、hLSTM和HBNN分别表示GCN、LSTM和BNN的输出，concat表示拼接操作，MLP用于进行最终预测 步骤2、基于隐私信息中所包含的隐私属性的敏感度以及步骤1得到的传播规模，评估隐私主体的隐私信息接收者给隐私主体带来的影响力； 步骤3、从客观面临的风险和主观预期的风险两方面评估隐私风险； 步骤4、基于步骤2得到的影响力确定隐私收益，基于步骤3得到的隐私风险确定隐私损失，基于隐私收益和隐私损失确定隐私效用； 步骤5、将在线社交网络中的隐私效用最大化问题归纳成约束马尔可夫决策过程，以分析不同时间点的决策收益，并制定适当的策略来实现平衡；其中，在马尔可夫决策过程中，一步奖励函数由系统当前状态和所选动作共同决定，选用步骤4得到的隐私效用作为马尔可夫决策过程中的回报函数。

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