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龍圖騰網恭喜電子科技大學申請的專利信息傳播主題感知的影響用戶預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116383514B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211356549.5，技術領域涉及：G06F16/9536；該發明授權信息傳播主題感知的影響用戶預測方法是由汪冉冉;張引;萬文超;姜鈺婕;沈倩設計研發完成，并于2022-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本信息傳播主題感知的影響用戶預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種事件主題感知的信息傳播預測方法，為解決信息傳播模型中的主題感知以及信息傳播載體網絡異質以及目前信息傳播預測方法實用性差等問題，本發明首先設計了一種基于神經網絡的LDA改進模型實現主題不混淆且考慮文本語義上下文的主題提取模型，從而實現傳播信息的主題感知。另外為了從復雜的異質網絡中高效定位所有可能受影響的用戶，本發明利用主題在網絡中通過定位對當前主題感興趣的用戶所構成的子圖，并在子圖中通過構建統一的特征空間、異質的節點關系來模擬信息傳播過程，從而盡可能的模擬真實場景的信息傳播過程進而在模型效率和準確度等方面提高模型的實用性。

本發明授權信息傳播主題感知的影響用戶預測方法在權利要求書中公布了：1.事件主題感知的信息傳播預測方法，其特征在于，包括：S1、訓練事件主題提取模型：1構建事件主題提取模型為改進的主題模型LDA，利用新聞的主題困惑度、新聞中兩個相鄰詞單詞的共現概率帶來的損失以及主題間的互信息來構建模型優化目標；2初始化訓練事件主題提取模型的超參數、主題的詞分布TW以及當前新聞文本newsi的文本-主題分布；3事件主題提取模型利用輸入每個訓練的新聞文本newsi獲取主題分布估計DT以及主題的詞分布TW，重復執行本步驟直至優化目標Ji基本收斂時停止事件主題提取模型訓練；4訓練好的事件主題提取模型接收輸入的新聞文本，輸出該新聞文本的主題分布估計DT和主題的詞分布TW；主題事件傳播預測模型的訓練通過步驟S2-S5完成：S2、基于事件主題構建異質信息傳播圖：1構建事件主題異質圖，事件主題異質圖包含三類節點：用戶節點集合U,新聞節點R,主題節點T；包含兩種類型的邊：用戶和新聞節點之間的邊，邊的權值為用戶與該新聞的交互次數，新聞與主題節點之間的邊，該類邊的權值為DT中對應主題位置的值；2對于新聞文本newsi，其文本主題分布為θi，選擇θi中最大的前設定數量的主題形成主題集合T*；3在G中以T*中的主題為種子節點采樣種子節點的所有鄰居新聞節點作為集合R*以及和這些新聞相關的用戶節點作為集合U*，利用集合T*、集合R*和集合U*構成當前主題的子圖G*，G*對應的鄰接矩陣作為圖卷積神經網絡GCN的一個輸入；S3、獲取子圖G*中的各類節點在同一隱空間上的表示作為節點特征，并輸出至GCN的另一個輸入端；S4、GCN接收子圖G*和節點特征，輸出目標新聞和候選用戶的高階表示hTarget和H*；S5、以求內積的方式計算目標新聞和候選用戶的高階表示之間的相似程度，并以此為依據對候選用戶進行排序，選中分數最高的預設數量個用戶作為預測結果。

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