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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于高阶传播网络的恶意-反恶意信息传播预测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：CN115495670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211126773.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于高阶传播网络的恶意-反恶意信息传播预测方法是由李暾;刘剑锋;陈莉;肖云鹏;李茜;庞育才;刘红设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶传播网络的恶意-反恶意信息传播预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息传播分析处理领域，具体为基于高阶传播网络的恶意‑反恶意信息传播预测方法。所述方法包括获取社交网络平台的传播话题下的用户行为记录、信息参与记录以和信息传播情况，并进行预处理；从而提取出用户自身属性、用户群体属性以及用户影响力；计算出用户的多维信息影响力；根据动态博弈理论计算恶意信息与反恶意信息的传播推动力；将用户分成四类状态，建立出传播模型；根据恶意信息与反恶意信息的传播推动力，利用传播模型的动力学方程求解出任意用户在任意时刻参与恶意信息和反恶意信息传播的概率。

本发明授权基于高阶传播网络的恶意-反恶意信息传播预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶传播网络的恶意-反恶意信息传播预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取社交网络平台的传播话题下的用户行为记录、信息参与记录以及信息传播情况，并对获取的数据进行预处理； 从预处理后的数据中，提取出用户自身属性、用户群体属性以及用户影响力； 所述用户自身属性包括： Userattvi＝Semovi*Infomatchvi*Initiativevi 其中，Semovi代表用户vi的情绪相似性，Infomatchvi代表用户vi的内容契合度，Initiativevi代表用户vi的个体主动性； 所述用户群体属性包括： Groupattvi＝Gactgi*Gpregi 其中，Gactgi代表用户vi的群体活跃度，Gpregi代表用户vi的群体偏好； 所述用户影响力包括高阶节点影响力和低阶节点影响力；其中，节点影响力的计算公式包括通过PageRank算法结合用户与话题相关程度，得到每个用户的打分，将打分超过预设阈值的用户作为核心节点；将与所述核心节点的一阶邻居节点作为强节点；所述核心节点的二阶邻居节点作为弱节点；将信息从核心节点流向强节点或者从强节点流向弱节点计算出高阶节点影响力；将信息从弱节点流向强节点或者从强节点流向核心节点计算出低阶节点影响力； 根据用户自身属性、用户群体属性以及用户影响力，计算出用户的多维信息影响力； 所述多维信息影响力包括： Multeffvi＝γ0+γ1*Userattvi+γ2*lnodeinfvi,gl+γ3 *hnodeinfvi,gh+γ4*Groupattvi 其中，γ0、γ1、γ2、γ3、γ4代表不同的偏回归系数，由多元线性回归模型拟合得出，γ0表示多维信息的平衡系数，γ1、γ2、γ3、γ4依次反映用户自身属性、低阶节点影响力、高阶节点影响力、群体属性在信息影响力中所占的权重系数；Userattvi代表用户vi的自身属性，lnodeinfvi,gl代表用户vi的低阶节点影响力，hnodeinfvi,gh代表用户vi的高阶节点影响力，Groupattvi代表用户vi的群体属性； 基于用户的多维影响力，根据动态博弈理论计算恶意信息与反恶意信息的传播推动力； 用户vi的恶意信息传播推动力Drif1vi： 用户的反恶意信息传播推动力Drif2vi： 其中，earn1、earn2分别代表传播恶意信息与反恶意信息的收益函数； 将用户划分为还未接触恶意-反恶意信息的用户群体、传播反恶意信息的用户群体、传播恶意信息的用户群体以及已接触过恶意-反恶意信息，并选择了无视的用户群体，建立传播模型； 根据恶意信息与反恶意信息的传播推动力，利用传播模型的动力学方程求解出任意用户在任意时刻参与恶意信息和反恶意信息传播的概率； 传播模型的动力学方程：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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