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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種自解釋的信息級聯流行度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：CN120492860B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510979377.4，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種自解釋的信息級聯流行度預測方法是由辛奕辰;劉洋;程章桃;李耶;殷光強;周帆設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自解釋的信息級聯流行度預測方法在說明書摘要公布了：一種自解釋的信息級聯流行度預測方法，屬于信息傳播與預測技術領域。首先通過信息瓶頸原理提取瓶頸子圖，過濾噪聲并保留關鍵用戶信息；然后基于用戶距離和深度關系提取傳播感知子圖，捕捉關鍵傳播模式；最后利用級聯感知圖Transformer自適應選擇不同子圖的特征，生成豐富的級聯表示，完成流行度預測。本發明通過瓶頸子圖提取和傳播感知子圖提取模塊，有效解決了信息傳播中的噪聲問題，顯著提高了預測準確性。同時，級聯感知圖Transformer增強了模型的可解釋性，能夠為預測結果提供合理解釋。本發明適用于社交媒體內容管理、虛假新聞檢測和犯罪源定位等多種場景，具有廣泛的通用性和適應性。

本發明授權一種自解釋的信息級聯流行度預測方法在權利要求書中公布了：1.一種自解釋的信息級聯流行度預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：瓶頸子圖提?。猾@取用戶網絡數據構建級聯圖，基于信息瓶頸原理過濾噪聲信息，保留與預測任務相關的節點和邊，形成瓶頸子圖； 步驟2：傳播感知子圖提取；基于級聯圖計算用戶間的傳播相關性，將傳播相關性作為邊的權重，形成傳播感知子圖； 步驟3：級聯感知圖Transformer預測；基于級聯感知圖Transformer的多頭注意力機制自適應地從瓶頸子圖和傳播感知子圖中選擇最顯著的特征，通過掩碼函數和前饋網絡生成級聯表示； 步驟4：預測與優化；將級聯表示輸入多層感知器進行流行度預測；通過均方對數誤差損失和KL散度損失進行聯合優化； 所述步驟1具體如下： 首先根據用戶網絡數據構建級聯圖Gc＝Vc,Ec，其中Vc表示用戶節點，作為級聯圖的節點，Ec表示用戶之間的轉發關系，作為級聯圖的邊； 然后對級聯圖中的每個節點和邊進行權重擾動，用戶u與用戶v的邊u,v∈Ec的權重pu,v通過多層感知器MLP計算得出，表示為： pu,v＝σMLPXu,Xv； 其中，Xu和Xv分別是通過圖神經網絡對級聯圖Gc進行編碼后得到的用戶u和v的特征表示，σ是sigmoid函數； 最后根據計算出的權重pu,v，對每條邊進行伯努利采樣，決定是否保留該邊； 所述步驟3具體如下： 將圖Transformer中的多頭注意力機制的注意力頭分為兩組，分別處理瓶頸子圖和傳播感知子圖；對于每個注意力頭h，計算注意力分數AttnhX： 其中Qh、Kh和Vh分別表示查詢、鍵和值，X表示注意力頭的輸入特征，Ai是瓶頸子圖或傳播感知子圖的鄰接矩陣；M是掩碼函數；d表示輸入特征的維度，H表示注意力頭的數量； 然后將所有注意力頭的輸出進行融合，經過層歸一化和逐點前饋網絡，得到更新后的級聯表示Z。

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