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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于多视角图神经网络的社交网络信任评估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：CN119691683B 。

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：202411929127.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多视角图神经网络的社交网络信任评估方法及系统是由冯伟;毕泽宇;王前前;魏东原;董博设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角图神经网络的社交网络信任评估方法及系统在说明书摘要公布了：基于多视角图神经网络的社交网络信任评估方法及系统，包括：获取社交网络行为信息，构建不同视角的社交行为网络图，根据用户与用户之间的信任关系，构建用户信任关系网络图；基于不同视角的社交行为网络图，搭建多头注意力机制提取不同类型的邻居节点对目标用户节点特征的影响并进行融合，输出社交属性特征；基于用户信任关系网络图，利用注意力机制融合节点的邻居信息，形成用户节点的信任特征；结合社交属性特征和用户节点的信任特征，进行多视图特征融合，输出预测信任关系。解决传统信任评估方法依赖预先定义模型、普适性差，以及现有基于图神经网络的信任关系预测方案面临的信任关系图难以获取、特征融合效果不佳的问题。

本发明授权基于多视角图神经网络的社交网络信任评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多视角图神经网络的社交网络信任评估方法，其特征在于，包括： 获取社交网络行为信息，构建不同视角的社交行为网络图，根据用户与用户之间的信任关系，构建用户信任关系网络图； 基于不同视角的社交行为网络图，搭建多头注意力机制提取不同类型的邻居节点对目标用户节点特征的影响并进行融合，输出社交属性特征； 基于用户信任关系网络图，利用注意力机制融合节点的邻居信息，形成用户节点的信任特征； 结合社交属性特征和用户节点的信任特征，进行多视图特征融合，利用自编码器和多层感知机输出预测信任关系； 所述获取社交网络行为信息，构建不同视角的社交行为网络图，包括： 采集目标用户在不同社交行为平台中的社交数据； 针对每种社交行为平台分别进行处理，形成各个视角下的用户关系图，以用户为中心，采集用户与社交平台对象的交互关系，将这些交互对象作为节点，将交互关系视为边，构建该视角下的社交关系图，； 根据交互类型和节点属性，采用不同的方式进行处理得到中节点初始属性特征和边属性特征； 所述基于不同视角的社交行为网络图，搭建多头注意力机制提取不同类型的邻居节点对目标用户节点特征的影响并进行融合，输出社交属性特征，包括： 给定节点，其在视角对应的图邻居集合为，节点，和节点的边记作，特征记作，则的注意力参数采用如下公式进行计算： 得到注意力评分之后，给定第层输出为，则第层的输出为： 基于注意力机制进一步设计多头注意力机制，即包含个独立的注意力分别提取特征并进行特征融合，假设第个注意力机制提取的特征为，则第层的输出为： 当完成全部层的特征提取后，输出最终特征。

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