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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种社交平台引导话题的关键节点溯源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：CN119577509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411626986.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种社交平台引导话题的关键节点溯源方法是由李茜;郑鑫;肖云鹏;贾朝龙;李暾;王蓉设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交平台引导话题的关键节点溯源方法在说明书摘要公布了：本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种社交平台引导话题的关键节点溯源方法，包括：获取用户数据；对用户数据进行预处理；提取预处理后用户数据的属性特征；采用混合随机游走策略对用户数据进行处理，得到用户隐藏关系；对用户数据中的话题信息进行情感分析，得到用户情感特征；采用URE2vec算法对用户属性特征、用户隐藏关系以及用户情感特征进行向量化表示，对向量化表示结果进行降维，得到隐藏信息；将隐藏信息输入到关键节点溯源模型中，得到话题传播关键节点以及话题引导意图；本发明采用一种混合随机游走策略，通过混合随机游走策略并利用显式关系和隐式关系为用户找出偏好相似的隐式朋友，缓解数据稀疏性。

本发明授权一种社交平台引导话题的关键节点溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种社交平台引导话题的关键节点溯源方法，其特征在于，包括： 获取用户数据，该数据包括用户基本信息、用户历史行为以及话题信息；对用户数据进行预处理； 提取预处理后用户数据的属性特征；采用混合随机游走策略对用户数据进行处理，得到用户隐藏关系；对用户数据中的话题信息进行情感分析，得到用户情感特征； 采用混合随机游走策略对用户数据进行处理包括：根据用户属性特征和关系网络结构构建用户-用户关系普通图；根据用户-用户关系普通图、用户历史行为以及话题信息构建用户-话题-用户关系超图；计算用户与用户之间的相似度，根据相似度采用混合随机游走策略在用户-用户关系普通图和用户-话题-用户关系超图上进行随机游走，得到用户复杂关系的节点序列； 构建用户-用户关系普通图包括：获取用户基本属性特征Feaui，并基于用户基本属性特征Feaui构建用户-用户关系普通图，用户基本属性特征为： Feaui＝[fansui,followsui,fieldui] 其中，fansui表示用户ui的粉丝，followsui表示用户ui的关注，filedui表示用户ui的认证领域； 根据用户-话题评分矩阵RN×M构建超图GH，将用户u作为超点，话题t作为超边，并根据社会化推荐的场景设计超点和超边对的权重计算方法，打分公式ImplicitScoreu,i定义如下： 其中，Ru,t代表用户u对话题t的评分； 对用户数据中的话题信息进行情感分析包括：计算话题信息中方面和上下文词之间的语法距离和相对距离；构建句法依存树和图注意力网络，通过句法依存树和图注意力网络对方面词的语法距离和上下文词的语法距离进行融合，得到语法距离特征；采用句法依存树和图注意力网络对方面词的相对距离和上下文词的相对距离进行融合，得到相对距离特征；将语法距离特征和相对距离特征进行融合，得到新距离特征；构建方面与上下文词之间的交互注意力模型；将新距离特征输入到方面与上下文词之间的交互注意力模型中，得到用户情感特征；通过引入距离特征更新句子的隐藏状态，新生成的句子特征表示包含了单词的语义信息和位置信息；更新公式为： hg＝pghg 交互注意李模型对输入数据进行处理包括：GAT层通过多头注意力机制更新节点表示，捕获词与词之间的句法依存关系： 其中，||表示拼接操作，Nx表示节点x的邻接节点，表示第l层GAT的第k个注意力头计算出的权重系数，Wlk和是权重参数，表示邻接节点的隐藏状态向量，LeakyReLU表示激活函数； 方面词a和上下文词c之间的交互注意力权重β和Φ计算： 其中，ae和ce是可训练的参数向量； 通过softmax函数归一化权重： 上下文和方面的加权表示： 将方面和上下文词表示的拼接，得到用户情感特征； 采用URE2vec算法对用户属性特征、用户隐藏关系以及用户情感特征进行向量化表示，对向量化表示结果进行降维，得到隐藏信息； 将隐藏信息输入到关键节点溯源模型中，得到话题传播关键节点以及话题引导意图； 关键节点溯源模型对隐藏信息进行处理包括：将用户信息输入关键节点溯源模型中，通过多层图卷积操作提取节点特征、关系特征和情感特征；将提取的节点特征、关系特征和情感特征进行融合，并嵌入到低维稠密向量空间中；根据节点的特征表示，将其分类为关键节点和普通节点。

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