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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利基于社區Transformer模型的信息擴散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：CN116975462B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202311209078.X，技術領域涉及：G06F16/9536；該發明授權基于社區Transformer模型的信息擴散預測方法是由高超;徐皓瑋;王震;李向華;李學龍設計研發完成，并于2023-09-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于社區Transformer模型的信息擴散預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于社區Transformer模型的信息擴散預測方法，包括：S1：輸入用戶社交網絡圖和按時間間隔的信息傳播圖的鄰接矩陣；S2：識別用戶社交網絡中的社區結構；S3：計算用戶節點對的多頭注意力；S4：使用層間門控殘差連接；S5：從社交網絡和信息傳播圖中獲取用戶表征；S6：進行上下文編碼，構建當前傳播序列以預測未來的信息傳播級聯；本發明方法能夠更全面、準確地捕捉用戶之間的交互偏好和傳播行為，從而提高了預測性能。

本發明授權基于社區Transformer模型的信息擴散預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于社區Transformer模型的信息擴散預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：向基于社區Transformer模型輸入用戶社交網絡圖和按時間間隔的信息傳播圖的鄰接矩陣；S2：采用帶有分辨率參數限制的Louvain模塊化優化算法來識別用戶社交網絡中的社區結構作為節點屬性：，其中，和分別代表節點的外部和內部連接的加權度，和分別表示與節點C中的節點相連的入邊和出邊的總數，γ為分辨率參數控制社區劃分的粒度程度，m是指網絡中的節點數，也稱為網絡的大小或規模；S3：使用節點屬性計算每個用戶節點對的多頭注意力來捕捉圖結構數據中的關系和長距離依賴關系；S4：使用層間門控殘差連接防止模型過度平滑；S5：采用啟發式策略從社交網絡和信息傳播圖中獲取用戶表征：，其中，⊙運算符表示逐元素乘積，隨后，所得乘積經過多層感知器也即MLP層的處理，表示在時間獲取的用戶嵌入，和分別指第層中用戶社交網絡和信息傳播圖的嵌入；S6：使用多頭自注意力模塊進行上下文編碼，利用學習到的用戶表征來構建當前傳播序列以預測未來的信息傳播級聯：，其中H表示注意力頭的數量，參數矩陣，Q、K、V分別代表用戶節點嵌入與查詢、鍵和值三個權重矩陣分別相乘得到的用于衡量節點之間關聯性的矩陣；KT表示K矩陣的轉置，用于計算查詢與鍵之間的相似度；dk表示查詢和鍵的向量維度，用于縮放注意力得分；hi表示通過注意力機制得到的節點表示，它是通過將查詢、鍵、值輸入到注意力函數中計算得到的；表示用戶的靜態嵌入；Z表示最終的節點表示矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。