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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于信息级联的社交网络信息传播影响力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：CN116975778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310940863.6，技术领域涉及：G06Q10/46；该发明授权一种基于信息级联的社交网络信息传播影响力预测方法是由王剑;黄梦杰;庾桂铭;王章全;郭世远;张革;王京岭;安镇宙;杨健设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息级联的社交网络信息传播影响力预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息级联的社交网络信息传播影响力预测方法，包括步骤1：用有向图存储用户节点信息；步骤2：计算每个用户节点的结构特征信息；步骤3：提取观测序列，处理数据；步骤4：使用扩散随机采样去建模级联特征；步骤5：使用正余弦位置向量编码时间信息；步骤6：将时间矩阵转化为编码器的输入向量；步骤7：在编码器层做自注意力变换；步骤8：将GAT层和编码器层交替堆叠同时融合时间特征和结构特征进行特征变换；步骤9：进行分层Drop操作；步骤10：将级联图、聚合向量和时间矩阵相加；步骤11：重复步骤7～9；步骤12：从编码器中取得最终的聚合向量；步骤13：进行级联增长预测；步骤14：处理数据，降低预测误差。

本发明授权一种基于信息级联的社交网络信息传播影响力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息级联的社交网络信息传播影响力预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：用有向图来存储提取到的用户节点和用户之间的关系； 所述步骤1包括以下内容： 从在线社交平台中提取用户节点和用户之间的关系，用一个有向图来存储信息，该图被称为用户全局社交关系网络；其中，有向图中的节点表示社交网络中的用户，有向图中的边用来表示用户之间的关注关系，边的方向表示信息的传递方向； 步骤2：计算用户全局社交关系网络中，每个用户节点的结构特征信息； 所述步骤2包括以下内容： 需要计算的信息有核数、PageRank分数、枢纽系数、权威系数、特征向量中心性和聚集系数，这些特征分别能表示出图中节点的一部分结构特征，使用这六个属性共同来表示一个节点，这六个属性所组成的向量被称为用户全局属性向量，由于每个属性的数值范围都不同，根据所用用户的属性向量，来对其进行归一化，归一化之后的属性向量进行后续的数值计算； 步骤3：根据信息级联预测问题的定义提取观测序列，处理数据； 步骤4：使用扩散随机采样引入一部分全局特征去建模级联特征； 步骤5：使用正余弦位置向量编码时间信息得到时间矩阵； 步骤6：将时间矩阵转化为编码器的输入向量； 步骤7：将二阶扩散随机采样级联图和时间向量相加，相加后的结果和聚合向量一起输入到编码器层做自注意力变换； 步骤8：将GAT层和编码器层交替堆叠同时融合时间特征和结构特征进行特征变换； 步骤9：进行分层Drop操作； 步骤10：将级联图、聚合向量和时间矩阵相加； 步骤11：重复步骤7～步骤9，将得到的级联图、聚合向量以及最初的时间矩阵作为下一个编码器的输入； 步骤12：从编码器中取得最终的聚合向量； 步骤13：将步骤12得到的聚合向量输入到三层全连接的神经网络中进行级联增长的预测，得到最终的输出； 步骤14：处理数据并更新网络中的可学习参数，降低预测误差。

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