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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于变种TIM算法的服务范围最大化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：CN120416055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510752876.X，技术领域涉及：H04L41/12；该发明授权一种基于变种TIM算法的服务范围最大化方法是由高庆;张可昕;吕金虎设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变种TIM算法的服务范围最大化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于变种TIM算法的服务范围最大化方法，包括：通过获取具备枢纽节点拓扑特征的目标服务网络，对服务网络中每个节点进行随机赋值，得到各节点的影响力参数、易感性参数和节点度；基于各节点的影响力参数和连边对应节点的易感性参数，计算每个连边的传播概率；结合训练好的变种TIM算法，确定目标节点群，并基于目标节点群确定目标服务范围，从而获得更好的信息传播的覆盖范围。

本发明授权一种基于变种TIM算法的服务范围最大化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变种TIM算法的服务范围最大化方法，其特征在于，包括： 获取具备枢纽节点拓扑特征的目标服务网络，其中，每个节点与至少一个其它节点连接； 对服务网络中每个节点进行随机赋值，得到各节点的影响力参数、易感性参数和节点度，其中，所述影响力参数表示本节点影响其它节点的能力，易感性参数表示本节点受其它节点影响的程度； 基于各节点的影响力参数和连边对应节点的易感性参数，计算每个连边的传播概率； 将各节点的影响力参数、易感性参数、节点度和对应连边的传播概率，导入训练好的变种TIM算法，确定目标节点群，并基于目标节点群确定目标服务范围； 其中，所述变种TIM算法的训练步骤包括： 获取设有多个训练节点的训练节点网络，其中，每个训练节点与至少一个其它训练节点连接； 计算目标下界值； 根据所述目标下界值和预设的计算系数计算目标数量，生成目标数量个反向可达集，其中，所述计算系数与所述训练节点网络的规模系数和误差参数相关； 从所述目标数量个反向可达集中筛选出影响力得分最高的第一节点，并删除与包括所述第一节点的反向可达集； 重复执行从所述目标数量个反向可达集中筛选出影响力得分最高的第一节点的步骤，直至得到预设数量个第一节点； 将所述预设数量个第一节点导入预设的独立级联模型，计算第一覆盖范围； 若所述第一覆盖范围小于预设的范围阈值，更新所述计算系数并重新执行根据所述目标下界值和预设的计算系数计算目标数量，生成目标数量个反向可达集的步骤； 若所述第一覆盖范围不小于预设的范围阈值，确定当前的计算系数，得到所述训练好的变种TIM算法； 其中，从所述目标数量个反向可达集中筛选出影响力得分最高的第一节点的步骤，包括： 获取每个第一节点的节点度和影响力参数； 计算所述节点度和影响力参数的乘积，得到各第一节点的影响力得分； 其中，将所述预设数量个第一节点导入预设的独立级联模型，计算第一覆盖范围，包括： 将所述训练节点网络中的所有训练节点设置为未激活状态，第一节点设置为激活状态； 设定初始时间点，基于所述初始时间点开始，基于时间步执行感染，直至当前时间步内没有新增的感染节点，停止增加时间步并计算所述第一覆盖范围。

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