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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种面向时变网络的关键影响力用户发现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：CN119598036B 。

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：202411712567.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种面向时变网络的关键影响力用户发现方法是由韦世红;贾清清;王蓉;贾朝龙;李茜;段思睿;李暾;肖云鹏设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向时变网络的关键影响力用户发现方法在说明书摘要公布了：本发明属于社交网络衍生话题分析领域，具体涉及一种面向时变网络的关键影响力用户发现方法，包括对原始话题网络数据进行预处理得到话题网络数据；沿时间维度对话题网络数据切片得到不同时间点下的话题网络数据；计算用户节点在不同时间点下的动态重要性，根据动态重要性获取每一用户节点的转移序列；采用注意力机制构建每一用户节点的特征向量；获取每一用户节点的累计交互序列和最近交互序列，通过双Transformer结构获取每一用户节点的兴趣向量；将每一用户节点的特征向量和兴趣向量拼接得到综合特征；所有综合特征输入全连接层和softmax函数层，得到关键影响力用户识别结果；本发明可有效地发现话题空间中的关键影响力元素。

本发明授权一种面向时变网络的关键影响力用户发现方法在权利要求书中公布了：1.一种面向时变网络的关键影响力用户发现方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.从社交平台中获取原始话题网络数据并进行预处理得到话题网络数据； S2.沿时间维度对话题网络数据进行切片，得到不同时间点下的话题网络数据； S3.针对每一时间点下的话题网络数据，计算用户节点的动态重要性，根据动态重要性计算随机游走的转移概率，获取每一用户节点的转移序列； S4.基于每一时间点下的转移序列，采用注意力机制构建每一用户节点的特征向量，包括： S41.针对每一时间点下每一用户节点的转移序列进行嵌入处理，得到对应的结构特征； S42.对每一时间点进行位置编码得到时间位置嵌入向量； S43.根据结构特征和时间位置嵌入向量，获取每一用户节点在不同时间点的输入向量，表示为 xitn＝concathitn,PEtn 其中，concat·表示向量连接操作，xitn表示用户节点i在时间点tn的输入向量，hitn表示用户节点i在时间点tn的结构特征，PEtn表示时间点tn的时间位置嵌入向量； S44.根据输入向量计算每一用户节点在不同时间点的加权向量； S45.将每一用户节点在所有时间点的加权向量输入前馈神经网络，得到用户节点的特征向量； 步骤S44根据输入向量计算每一用户节点在不同时间点的加权向量，表示为 其中，表示用户节点i在时间点tn的输入向量对用户节点i在时间点tk的输入向量的注意力权重，Qitn表示根据用户节点i在时间点tn的输入向量计算的查询向量，Kitk表示根据用户节点i在时间点tk的输入向量计算的键向量，dk表示键向量的维度；Vitk表示根据用户节点i在时间点tk的输入向量计算的值向量，N表示时间点总数，zitn表示用户节点i在时间点tn的加权向量； S5.根据话题网络数据获取每一用户节点的累计交互序列和最近交互序列； S6.基于累计交互序列和最近交互序列，通过双Transformer结构获取每一用户节点的兴趣向量； S7.针对每一用户节点，将特征向量和兴趣向量拼接得到综合特征；将所有用户节点的综合特征输入全连接层和softmax函数层，得到关键影响力用户识别结果。

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