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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于网络高阶结构的信息传播控制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：CN117061574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311031414.6，技术领域涉及：H04L67/125；该发明授权一种基于网络高阶结构的信息传播控制方法是由杨荣湄;周方;刘波;吕琳媛设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络高阶结构的信息传播控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于互联网技术领域，尤其是涉及一种基于网络高阶结构的信息传播控制方法。本发明弥补了高阶结构与网络功能的关系的空白，创新性地提出通过重连的方式调控网络高阶结构的数量，可以实现在保持度序列不变的情况下，生成或拆解真实网络的2‑单纯形。此外，本发明的另一优势在于通过实验验证，计算了网络传播能力随高阶结构数量的变化情况，发现了高阶结构数量对网络传播动力学的显著影响，并可以用于设计控制网络传播行为的策略，例如，在传播概率较低时，可以拆解2‑单纯形结构的连边以抑制疫情的传播，在信息传播上，增加社交网络中的2‑单纯形结构能有效促进新产品的传播和推广，为传播控制提供了有效的工具和策略。

本发明授权一种基于网络高阶结构的信息传播控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络高阶结构的信息传播控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取用于信息传播的成对交互网络，成对交互网络由节点和连边组成，利用成对交互网络生成单纯复形网络； S2、分别生成和拆解单纯复形网络中的高阶结构，得到不同高阶结构数量的单纯形模型，具体方法为： 生成网络高阶结构包括，设置重新选择待生成2-单纯形的最大迭代次数Rg，初始化r＝1： a1、以均匀概率随机选择节点v1，并满足节点v1的度d1≥2； a2、从节点v1的邻居中以均匀概率随机选择节点v2和节点v3，判断节点v2和节点v3的度d2和d3是否满足d2，d3≥2且v2和v3没有连边，若是，则进入步骤a3，否则，令r＝r+1，回到步骤a1； a3、从节点v2的邻居中随机选择节点v4，判断是否满足节点v4与节点v1不相同且节点v4与节点v2无共同邻居，若是，则进入步骤a4，否则，回到步骤a2；同时采用相同的方法，从节点v3的邻居中随机选择节点v5； a4、移除边e24和e35，连接边e23和e45，判断网络连通性，若连通，则至少生成一个2-单纯形，并定义为一次成功重连，边eij是指节点vi和节点vj的连边，令r＝1，若不连通，则恢复连边，令r＝r+1，回到步骤a1； a5、判断r＝Rg是否成立，若是，则结束，得到生成的多个2-单纯形模型，否则，回到步骤a1； 拆解网络高阶结构包括，设置重新选择待拆解2-单纯形的最大迭代次数Rd，初始化r＝1： b1、以均匀概率随机选择一个2-单纯形v1，v2，v3； b2、从所有连边中随机选择一条边e45，满足节点v4与v5不与步骤b1中选择的2-单纯形的任何节点相连，否则，令r＝r+1，回到步骤b1； b3、移除边e23和e45，连接边e24和e35，判断网络连通性，若连通，则至少拆解一个2-单纯形，并定义为一次成功重连，令r＝1，若不连通，则恢复连边，令r＝r+1，回到步骤b1； b4、判断r＝Rd是否成立，若是，则结束，得到拆解的多个2-单纯形模型，否则，回到步骤b1； S3、使用SIR模型计算原始的成对交互网络和经过步骤S2生成2-单纯形和拆解2-单纯形后的单纯形模型的传播能力； S4、计算不同传播概率下，网络传播能力随高阶结构数量改变的变化率； S5、根据网络高阶结构数量和传播能力的关系，对信息传播进行控制，具体为根据得到的关系，通过拆解2-单纯形或增加2-单纯形对信息传播的能力进行减弱或增强。

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