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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120543314B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511037192.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/00；該發(fā)明授權(quán)基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法及系統(tǒng)是由李利;師嬌;黃梓穎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法，包括以下步驟：根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；獲取異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的元路徑，并進(jìn)行簡(jiǎn)化整合，生成有效路徑集合；根據(jù)特定異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，設(shè)定節(jié)點(diǎn)路徑權(quán)重，確定節(jié)點(diǎn)采樣概率，構(gòu)建反向采樣策略；采用反向采樣策略對(duì)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行采樣，結(jié)合有效路徑的判定，生成有效反向可達(dá)集；基于有效反向可達(dá)集，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)邊際影響力傳播增益，以邊際增益為指標(biāo)進(jìn)行迭代篩選，得到目標(biāo)種子集合，實(shí)現(xiàn)影響力最大化。本發(fā)明通過構(gòu)建反向采樣策略，在反向采樣過程中結(jié)合異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)語義與路徑語義，考慮了語義感知，有助于更精確地識(shí)別和選擇關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化。

本發(fā)明授權(quán)基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法，其特征在于，包括以下步驟： 根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖； 獲取異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的元路徑，并進(jìn)行簡(jiǎn)化整合，生成有效路徑集合； 根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，設(shè)定節(jié)點(diǎn)路徑權(quán)重，確定節(jié)點(diǎn)采樣概率，構(gòu)建反向采樣策略； 采用反向采樣策略對(duì)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行采樣，結(jié)合有效路徑的判定，生成有效反向可達(dá)集； 基于有效反向可達(dá)集，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)邊際影響力傳播增益，以邊際增益為指標(biāo)進(jìn)行迭代篩選，得到目標(biāo)種子集合，實(shí)現(xiàn)影響力最大化； 根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，具體為： 根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)具體場(chǎng)景，設(shè)置節(jié)點(diǎn)和邊的定義：在社交網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下，節(jié)點(diǎn)類型包括用戶、帖子、標(biāo)簽、交易中的至少兩種，邊類型包括發(fā)帖、投票、關(guān)聯(lián)標(biāo)簽、轉(zhuǎn)賬、關(guān)注中的至少兩種； 異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖表達(dá)式為，其中，V表示節(jié)點(diǎn)集；Q表示邊集；節(jié)點(diǎn)類型映射函數(shù)為，邊類型映射函數(shù)為，A表示節(jié)點(diǎn)類型的集合，R表示邊類型的集合；其中節(jié)點(diǎn)類型數(shù)量，邊類型數(shù)量； 采用反向采樣策略對(duì)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行采樣，結(jié)合有效路徑的判定，生成有效反向可達(dá)集，具體為： 對(duì)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖G中的任意目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，有效反向可達(dá)集是子圖中經(jīng)過有效路徑到達(dá)節(jié)點(diǎn)v的節(jié)點(diǎn)集合，其中子圖是從異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖中采樣得到的； 當(dāng)節(jié)點(diǎn)u出現(xiàn)在有效反向可達(dá)集中，則代表節(jié)點(diǎn)u激活節(jié)點(diǎn)v的可能性；在進(jìn)行足量采樣后得到多個(gè)有效反向可達(dá)集構(gòu)成的集合RR，不同種子集S的綜合影響力則取決于種子集S與集合RR的交集情況；先進(jìn)行足量的采樣后，得到多個(gè)有效反向可達(dá)集構(gòu)成的集合RR，然后在每一輪的種子集選拔過程中以邊際增益排序選擇本輪的種子節(jié)點(diǎn)； 基于反向采樣策略中的采樣概率向量n，從異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖G中進(jìn)行節(jié)點(diǎn)采樣，得到采樣圖； 在采樣圖中，將通過有效路徑可到達(dá)節(jié)點(diǎn)v的節(jié)點(diǎn)集合作為對(duì)應(yīng)的有效反向可達(dá)集，其中節(jié)點(diǎn)v為根節(jié)點(diǎn)；生成有效反向可達(dá)集時(shí)，將記錄待加入節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)v間的有效路徑類型，并賦予該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的有效路徑權(quán)重； 根據(jù)反向采樣策略中的路徑權(quán)重向量m為所有有效反向可達(dá)集計(jì)算影響力加權(quán)覆蓋函數(shù)； 基于有效反向可達(dá)集，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)邊際影響力傳播增益，以邊際增益為指標(biāo)進(jìn)行迭代篩選，得到目標(biāo)種子集合，實(shí)現(xiàn)影響力最大化，具體為： 生成個(gè)有效反向可達(dá)集后，采用貪婪策略完成對(duì)k個(gè)種子節(jié)點(diǎn)的選拔，在每一輪的種子集選拔過程中，以邊際增益排序來選擇本輪的種子節(jié)點(diǎn)，直到滿足k個(gè)種子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量需求； 在種子集選拔階段，經(jīng)過每輪迭代地選擇節(jié)點(diǎn)以形成k位的種子集S；在每一次迭代中，選拔被選入之后能帶來最大影響力的邊際增益的節(jié)點(diǎn)，其中表示最終種子集合；，表示選取能帶來最大影響力邊際增益的節(jié)點(diǎn)； 種子集選取過程被視為解決加權(quán)最大覆蓋問題的方法，隨著有效反向可達(dá)集構(gòu)成的集合RR大小的增長(zhǎng)，通過不斷試探集合RR的大小從而得到的近似解；表示預(yù)期影響；表示隨機(jī)變量，反映種子集S的影響力傳播范圍，即最終被激活的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人華南理工大學(xué)，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。