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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置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：CN120471725B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510975909.7，技術領域涉及：G06Q50/00；該發明授權一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置是由王震;尹紓;李向華;侯東鵬;高超;李曉宇設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置，涉及網絡信息傳播技術領域。根據需要生成信息傳播圖的候選用戶集，確定標準化特征矩陣；根據標準化特征矩陣和每個候選用戶的傳播類型標簽，確定候選用戶的重要性排序；計算用戶相似度矩陣；將候選用戶的數量確定為擴散步長T，并獲取初始信息傳播圖；從步數為T?1開始直到步數為1，反向迭代生成初始信息傳播圖中候選用戶的連邊，將迭代完成的初始信息傳播圖確定為候選用戶集的信息傳播圖。該方法能夠生成準確的信息傳播圖。

本發明授權一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法，其特征在于，包括： 根據需要生成信息傳播圖的候選用戶集，確定標準化特征矩陣；候選用戶集包括多個候選用戶以及每個候選用戶對應的用戶屬性信息；用戶屬性信息包括多個維度的特征；標準化特征矩陣中每一個元素即為對應候選用戶在對應維度下的特征； 根據標準化特征矩陣和每個候選用戶的傳播類型標簽，確定候選用戶的重要性排序； 根據標準化特征矩陣，計算用戶相似度矩陣； 將候選用戶的數量確定為擴散步長T，并獲取初始信息傳播圖；初始信息傳播圖包括所有候選用戶的候選用戶節點； 從步數為T-1開始直到步數為1，反向迭代生成初始信息傳播圖中候選用戶的連邊，將迭代完成的初始信息傳播圖確定為候選用戶集的信息傳播圖； 從步數為T-1開始直到步數為1，反向迭代生成初始信息傳播圖中候選用戶的連邊，具體包括：在每一次迭代過程中，獲取重要性排序中當前步數對應的目標候選用戶節點，將目標候選用戶節點的用戶相似度矩陣和初始信息傳播圖輸入至擴散模型中，預測目標候選用戶節點與初始信息傳播圖中其他候選用戶節點之間的連邊；將預測的連邊整合到初始信息傳播圖中，基于新的初始信息傳播圖，繼續迭代生成初始信息傳播圖中候選用戶的連邊，直至迭代完成； 擴散模型的構建過程，包括：獲取多個歷史傳播圖；歷史傳播圖包括多個歷史用戶、歷史用戶之間的傳播路徑，以及歷史用戶的用戶屬性信息；根據歷史傳播圖，計算歷史用戶的重要性排序和歷史用戶相似度矩陣；將歷史用戶的數量確定為歷史擴散步長；從步數為1開始到步數為歷史擴散步長，根據歷史傳播圖、歷史用戶的重要性排序和歷史用戶相似度矩陣，迭代進行歷史用戶節點的吸收操作，并在這個過程中訓練擴散模型； 根據歷史傳播圖、歷史用戶的重要性排序和歷史用戶相似度矩陣，迭代進行歷史用戶節點的吸收操作，并在這個過程中訓練擴散模型，包括： 針對歷史擴散步數為第t步，選擇重要性排序中重要性最小的歷史用戶節點vt； 記錄在當前的歷史傳播圖G＝V,E,F中與歷史用戶節點vt相連的節點標簽Yt； 將歷史用戶節點vt轉化為掩蔽狀態，并用掩蔽邊連接其與目前的歷史傳播圖中存在的所有歷史用戶節點，生成帶掩蔽邊的中間圖Gt： Gt＝AbsorbG,vt； 其中，Absorb代表將歷史用戶節點轉為吸收態的操作； 將中間圖Gt和歷史用戶相似度矩陣P輸入擴散模型的去噪模塊，來預測歷史用戶節點vt與Gt中的哪個節點曾經存在連邊： 其中，θ為去噪模塊的可訓練參數，為預測標簽； 通過節點標簽Yt與預測標簽計算均方誤差損失，并通過梯度下降優化θ。

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 陜西省西安市碑林區友誼西路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”。