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龙图腾网获悉安徽舆鹰信息科技有限公司申请的专利基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警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：CN120611081B 。

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：202510730120.5，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法是由张林;杨卫来;许鹏设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理网络舆情数据，构建舆情传播图；S2、初始化图结构，构建节点属性矩阵与邻接矩阵，按时间划分为动态时序图集合；S3、利用图卷积神经网络编码节点特征，并提取结构影响力特征；S4、构建SEIR变种模型，设置节点状态集合，并引入状态记忆向量进行时间衰减加权；S5、执行状态传播与更新，并记录完整的状态更新轨迹；S6、分析感染状态节点变化，形成结构化的舆情监测结果；S7、基于监测结果与风险阈值实时预警，实现舆情监测与预警自动化。本发明结合图神经网络与状态建模，提升舆情演化识别精度与预警效率。

本发明授权基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法在权利要求书中公布了：1.基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集网络舆情数据，并进行预处理，构建舆情传播图； S2、对舆情传播图进行图结构初始化，构建节点属性矩阵与邻接矩阵，并以时间为维度分批划分传播序列，形成动态时序图集合； S3、利用图卷积神经网络对动态时序图集合中的节点进行特征编码，提取节点在舆情传播图中的结构影响力特征，并输出节点特征矩阵； S4、构建SEIR变种模型，设置节点状态集合，将节点特征矩阵作为状态传播输入，并引入状态记忆向量，对每一节点历史状态分布进行时间衰减加权； 所述S4具体包括： S41、在每一个传播快照图中，为每一节点设定状态向量为，分别表示节点在时间步的可传播概率、暴露概率、感染概率与消解概率，且满足约束； S42、将节点特征矩阵作为状态传播输入，并引入状态记忆向量，表示节点在时间步的状态衰减历史： ； 其中，为时间衰减系数，为节点在时间步的状态向量； S43、构建融合图传播机制与SEIR状态转移机制的变种模型，定义节点在时间步的状态更新公式为： ； 其中，表示节点在时间步的状态向量，表示Softmax函数，使状态分布归一，表示节点在时间步的特征矩阵，表示节点的历史状态记忆向量，表示传播快照图中与节点相连的邻居节点集合，表示邻居节点在时间步的状态分布，表示边在传播图中的权重，表示向量拼接操作，表示SEIR状态映射的权重矩阵，为偏置项； S5、执行SEIR变种模型状态更新过程，并结合节点特征矩阵，在舆情传播图中模拟各类状态在时序图上的传播过程，并记录完整的状态更新轨迹； S6、基于状态更新轨迹统计感染状态节点的数量变化趋势，识别传播过程中的异常增长拐点、高频传播子图及潜在热点扩散区域，形成结构化的舆情监测结果； S7、基于舆情监测结果，根据预设风险阈值发出实时预警，并输出风险预警信息，实现网络舆情监测与风险预警自动化全过程。

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