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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型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：CN119624271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411671573.7，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型是由王勇;陈栋栋;刘星方设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型在说明书摘要公布了：一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型，涉及社交网络分析技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的网络情感分析与情感演化的分析过程中，模拟不精确，预测不够灵活的技术缺陷，本发明提供的技术方案为：一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型，模型分析方法在于：采集目标用户的文本情感；采集各用户的用户影响力；采集t时刻的目标社交网络的活跃度；采集各用户在t时刻的遗忘概率，作为情感演化能力；社交网络的情感演化动力学模型；根据文本情感，优化信息传播模型的演化概率；根据优化后的信息传播模型，对社交网络的情感演化动力学模型的演化过程进行分析。适合应用于社交网络分析的工作中。

本发明授权一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型在权利要求书中公布了：1.一种融合用户影响力和活跃度的社交网络情感演化模型，其特征在于，模型分析方法在于： 采集目标用户的文本情感的步骤； 采集目标社交网络中，各用户的用户影响力的步骤； 采集t时刻的目标社交网络的活跃度的步骤； 采集目标社交网络中，各用户在t时刻的遗忘概率，作为情感演化能力的步骤； 社交网络的情感演化动力学模型的步骤； 采集预设信息传播模型的步骤； 根据所述文本情感，优化信息传播模型的演化概率的步骤； 根据优化后的信息传播模型，对所述社交网络的情感演化动力学模型的演化过程进行分析的步骤； 具体的： 使用基于文本的情感演化分析方法提取微博用户的文本情感，具体为检测情感词、程度副词和否定词，并根据情感词典计算出每个微博文本的情感极性分数和情感倾向； 根据各用户的关注者和粉丝数量，得到各用户的用户影响力； 根据目标社交网络中，积极节点、消极节点和免疫节点在所述t时刻的数量，得到t时刻的目标社交网络的活跃度； 根据遗忘机制和用户影响力机制，得到各用户在t时刻的遗忘概率； 根据文本情感，优化信息传播模型的演化概率。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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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