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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于图注意力机制与自监督学习的多维度谣言检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119577260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411491803.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于图注意力机制与自监督学习的多维度谣言检测方法是由刘权辉;王唯一;余兰兰;李雨恒;胡锦仪;郑皓月;阳心滏;冯文韬;黄树东;吕建成设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力机制与自监督学习的多维度谣言检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于图注意力机制与自监督学习的多维度谣言检测方法。所述方法包括：提取原始数据的关键特征，并进行预处理和编码表示，其中，所述关键特征包括节点属性特征、图属性特征、用户特征和时间特征；根据消息转发列表，重构传播图，将所述关键特征和传播图输入双层图注意力网络，构建初始谣言检测分类器；采用图自监督学习模型处理编码后的关键特征，并从传播图中生成嵌入向量；基于所述关键特征和嵌入向量构建解释矩阵，基于所述解释矩阵进行注意力加权，得到调整的特征向量；将所述调整的特征向量输入所述初始谣言检测分类器，优化所述初始谣言检测分类器，并基于优化后的初始谣言检测分类器进行谣言检测，输出谣言检测结果。

本发明授权基于图注意力机制与自监督学习的多维度谣言检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力机制与自监督学习的多维度谣言检测方法，其特征在于，所述方法包括： 提取原始数据的关键特征，并进行预处理和编码表示，其中，所述关键特征包括节点属性特征、图属性特征、用户特征和时间特征； 根据消息转发列表，重构传播图，将所述关键特征和传播图输入双层图注意力网络，构建初始谣言检测分类器； 采用图自监督学习模型处理编码后的关键特征，并从传播图中生成嵌入向量； 基于所述关键特征和嵌入向量构建解释矩阵，基于所述解释矩阵进行注意力加权，得到调整的特征向量； 将所述调整的特征向量输入所述初始谣言检测分类器，优化所述初始谣言检测分类器，并基于优化后的初始谣言检测分类器进行谣言检测，输出谣言检测结果； 所述解释矩阵构建公式为： 其中，表示解释矩阵，是节点的最优嵌入向量，表示向量的外积，是与节点嵌入一起用于变换的特征向量，表示向量的模； 所述基于所述解释矩阵进行注意力加权，得到调整的特征向量包括： 对所述解释矩阵各行各维度特征进行平均化，得到特征平均权重； 对所述特征平均权重进行归一化处理，并应用于所述关键特征，得到调整的特征向量。

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