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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于区块链指纹的社交网络动态可信度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：CN121117487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511277011.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于区块链指纹的社交网络动态可信度评估方法及系统是由成生辉;余涛设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链指纹的社交网络动态可信度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链指纹的社交网络动态可信度评估方法及系统，内容特征提取模块处理文本特征以及分析多媒体内容；区块链哈希生成模块采用SHA‑3算法和北斗授时构建双通道验证；数据存储模块基于改进的MerklePatricia树实现高效存证；内容传播管理模块运用动态有向无环图追踪信息变异；动态信誉评分模块通过六维特征实现分钟级用户画像更新和信誉评价；智能合约模块建立三级响应机制实现精准调控；闭环优化模块则通过联邦学习和DAO机制持续提升系统性能。有效解决了传统社交网络信息治理中存在的追溯困难、评估单一、调控滞后等问题，实现了从内容生产、传播到反馈的全流程可信度动态管理。

本发明授权基于区块链指纹的社交网络动态可信度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链指纹的社交网络动态可信度评估方法，其特征在于，包括： 从目标社交网络平台实时捕获的多模态内容数据，对获取的多模态内容数据进行特征提取，对提取的多模态内容特征进行加密处理后传输至下一处理单元； 根据接收到的加密多模态内容特征进行区块链多分支指纹生成，并采用改进的MerklePatricia树结构进行指纹存储，得到区块链指纹库； 基于所述区块链指纹库中存储的分支指纹数据构建动态有向无环图，利用所述动态有向无环图进行异常传播检测和溯源，得到异常传播检测信息； 根据解密后的多模态内容特征以及所述异常传播检测信息对目标用户进行多维可信度评估，生成可信度评估信息； 基于预设智能合约分级响应机制通过所述可信度评估信息判断是否需要进行调控，并引入陪审团机制进行争议调控案例优化； 其中，所述根据解密后的多模态内容特征以及所述异常传播检测信息对目标用户进行多维可信度评估，生成可信度评估信息，具体包括： 获取解密后的多模态内容特征以及所述异常传播检测信息，基于内容真伪维度、传播异常维度和用户信誉维度建立多维可信度评估机制； 基于解密后的多模态内容特征进行内容真伪评估，将文本数据输入RoBERTa模型，通过自注意力层识别语义矛盾片段，输出矛盾概率值；对于图像数据，引入误差水平分析算法计算像素异常离散度，得到篡改指数； 对于视频数据，则通过SyncNet模型检测音唇同步误差并生成异常系数；对矛盾概率值、篡改指数和异常系数进行线性加权融合得到内容真伪评分； 根据所述异常传播检测信息进行传播异常评估，从所述异常传播检测信息中提取传播熵变化率及异常节点，统计当前传播路径中标记为异常的节点数量，将异常节点占比与传播熵变化率相乘生成路径异常系数，作为传播异常评分； 对于用户信誉维度，基于内容质量、传播行为合规性、社交影响力、历史举报准确率、社区贡献值和活跃度六个维度的评价结果进行加权融合生成用户信誉评分； 将所述内容真伪评分、传播异常评分和用户信誉评分利用预设加权融合系数进行加权，生成综合可信度指数，得到可信度评估信息。

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