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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于异质图神经网络的众智主体转发行为预测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：CN115168743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210893876.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于异质图神经网络的众智主体转发行为预测系统是由薛霄;于慧雪设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异质图神经网络的众智主体转发行为预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于异质图神经网络的众智主体转发行为预测系统，所述预测系统包括：嵌入层根据用户信息、发布信息、转发信息建立相关主题在内的异质图；卷积神经网络CNN模块通过异质图中用户和信息文本中的相关信息的嵌入节点生成信息文本特征特征表示；异质图神经网络GNN模块通过异质图中用户长期转发关注的嵌入节点获取第一兴趣编码信息hvP；注意力机制LSTM模块通过异质图中用户短期转发关注的嵌入节点获取第二兴趣编码信息Us；整合预测模块通过如下二分类模型对第一兴趣编码信息和第二兴趣编码信息中的节点嵌入投影到具有所需输出维度的向量空间预测预测用户对一个未产生过转发行为在未来会产生转发行为判断；该系统可以缓解数据稀疏性问题。

本发明授权一种基于异质图神经网络的众智主体转发行为预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图神经网络的众智主体转发行为预测系统，其特征在于：所述预测系统包括： 嵌入层根据用户信息、发布信息、转发信息建立相关主题在内的异质图； 卷积神经网络CNN模块通过异质图中用户和信息文本中的相关信息的嵌入节点生成信息文本特征表示；即： U1＝fc[B1；B2；B3；S]； 其中：是一个全连接层；S为结构特征；B1是用户自身的特征属性、B2是用户发送信息的特征属性；B3是用户转发信息特征属性； 异质图神经网络GNN模块通过异质图中用户长期转发关注的嵌入节点获取第一兴趣编码信息； 注意力机制LSTM模块通过异质图中用户短期转发关注的嵌入节点获取第二兴趣编码信息； 整合预测模块对第一兴趣编码信息和第二兴趣编码信息中的节点嵌入投影到具有所需输出维度的向量空间预测用户对一个未产生过转发行为在未来会产生转发行为判断，其中：所述整合预测模块： 通过对用户的长期的转发关注兴趣和短期内的转发兴趣嵌入向量进行拼接，之后在对拼接结果进行线性变化得到用户节点的最终表示U2； ； 对于用户i和用户j,两者是否会产生转发行为由如下公式可得： ； 其中：,分别代表两名用户的最终嵌入表示,和分别为线性层的权重和偏秩,为非线性激活函数；为两者是否会存在转发边关系的概率。

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