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龍圖騰網恭喜揚州大學申請的專利一種基于深度學習的多源定位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：CN115018662B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210658016.6，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于深度學習的多源定位方法是由劉維;羅佳莉設計研發完成，并于2022-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的多源定位方法在說明書摘要公布了：本發明涉及社交網絡源定位技術領域，具體涉及一種基于深度學習的多源定位方法，結合自編碼網絡Auto?Encoder,AE進行節點特征的集成，并利用深度學習對于大量數據的優勢提高了算法整體的運行效率，本發明結合時間與圖中距離的相對關系，得出一種節點特征提取的方式，綜合考慮節點的傳播路徑可能性以及時間條件，對節點特征有更為詳盡的描述，保留了感染子圖中大多數傳播信息和性質。該方法能夠使得在僅僅只獲取到一部分感染信息，抽取少量觀測節點時，算法就能達到相對較好的精度和較小的誤差，大大降低投入成本和計算復雜度。

本發明授權一種基于深度學習的多源定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的多源定位方法，其特征在于，包括以下步驟：在原始無向網絡中隨機選取k個傳播源節點s*；基于流行病傳播SI模型對原始網絡進行擴散，直到輪次結束，或不再產生新的感染節點為止，隨后將抽取源節點擴散后生成的節點與邊，生成感染子圖Ginfected；根據感染子圖，隨機選取設定比例的感染節點作為觀測者節點集合O＝{o1，o2，...，om}，記錄被選取的節點的感染時間，得到感染時間集合T；構建節點的特征提取：具體包括，首先考慮節點傳播的路徑，對已被觀測到的感染節點oi進行感染路徑的模擬，通過隨機游走得到設定長度的k條路徑l，表示為生成路徑集合Ci，表示為提取Ci中所有節點相對于觀測節點的參數α，記為根據集合Ci與集合O計算節點集合V＝{v1，v2，…，vk}中每一個節點v的特征性向量組xv，表示為的計算公式符合： 其中ti為感染時間集合T中對應第i個節點的感染時間；構建自編碼網絡框架對vi的原始特征值進行不斷地編譯、集成、解碼，計算每輪迭代損失，生成集成特征zi；其中，從四個方面，編碼損失，α差異損失，時間差異損失和正則項，定義自編碼網絡的損失函數構建，生成最終的集成特征zi；結合已生成的集成特征zi進行概率計算，得到節點為源的可能性評估分數，選擇前k個節點，作為估計源集合。

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揚州大學，其通訊地址為：225000 江蘇省揚州市大學南路88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”。