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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種去中心化社交媒體平臺風險賬戶的識別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：CN119628972B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510160323.5，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種去中心化社交媒體平臺風險賬戶的識別方法是由尹可挺;鄒卓;魯興;高鵬;張聯成設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種去中心化社交媒體平臺風險賬戶的識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種去中心化社交媒體平臺風險賬戶的識別方法，該方法是通過采集去中心化社交平臺的數據，將包括節點和邊信息的數據集轉化為異構圖，初步計算不同類型賬戶節點的統計特征，并通過圖神經網絡融合節點和鄰居節點的特征，得到更準確的特征嵌入表示，最后輸入分類模型得到該平臺賬戶的風險分類結果。該方法能夠集中監管社交平臺中不合法內容以及追蹤風險傳播鏈；可以完全監控以及解決由于匿名性和去中心化導致的賬戶行為難以監控和管理的問題。

本發明授權一種去中心化社交媒體平臺風險賬戶的識別方法在權利要求書中公布了：1.一種去中心化社交媒體平臺風險賬戶的識別方法，其特征在于，包括以下步驟：1從去中心化社交媒體Lenster中采集所需數據集；2將包括節點和邊信息的數據集轉化為異構圖的節點集合、邊集合、鄰接矩陣；3初步計算不同類型賬戶節點的統計特征，并獲取賬戶的特征表示向量；4通過圖神經網絡對節點和鄰居節點的特征表示向量進行特征融合，得到最終特征表示向量；具體為：使用的圖神經網絡模型是圖注意力神經網絡GAT，最初輸入為異構圖G＝V,E,M，其中V為節點集合、E為邊集合、M為鄰接矩陣；每個節點都具有特征表示向量H0；GAT網絡每一層的輸入為所有節點的特征向量集合，可表示為：H＝h1,h2,…,hn；經過特征聚合后，輸出為：H′＝h′1,h′2,…,h′n；以下為每一層神經網絡的特征聚合過程：對于相鄰的兩個節點vi,vj∈A，需要計算注意力分數αij來表示鄰居節點對目標節點的重要程度；需要經過以下兩個步驟：a計算注意力分數eij：eij＝LeakyReLUaT·[Whi∥Whj]；其中需要訓練的參數為線性變換矩陣W和注意力權重矩陣aT；b最終使用Softmax函數，得到歸一化后的注意力分數αij： 則每一層GAT網絡的特征聚合過程表示為：hi′＝ReLU∑j∈Niαij·Whj；共設計了3層GAT網絡進行節點的特征聚合，最終得到維度為16的最終特征表示向量；5將節點嵌入最終表示向量輸入分類模型，得到去中心化社交媒體賬戶節點的風險分類結果。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。