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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于元路径语义感知的异质网络影响力最大化方法及系统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：CN120543314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511037192.8，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权基于元路径语义感知的异质网络影响力最大化方法及系统是由李利;师娇;黄梓颖设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元路径语义感知的异质网络影响力最大化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元路径语义感知的异质网络影响力最大化方法，包括以下步骤：根据异质网络数据，构建异质网络图；获取异质网络图的元路径，并进行简化整合，生成有效路径集合；根据特定异质网络图，设定节点路径权重，确定节点采样概率，构建反向采样策略；采用反向采样策略对异质网络图进行采样，结合有效路径的判定，生成有效反向可达集；基于有效反向可达集，通过计算节点边际影响力传播增益，以边际增益为指标进行迭代筛选，得到目标种子集合，实现影响力最大化。本发明通过构建反向采样策略，在反向采样过程中结合异质网络中的节点语义与路径语义，考虑了语义感知，有助于更精确地识别和选择关键节点，从而实现异质网络影响力最大化。

本发明授权基于元路径语义感知的异质网络影响力最大化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元路径语义感知的异质网络影响力最大化方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据异质网络数据，构建异质网络图； 获取异质网络图的元路径，并进行简化整合，生成有效路径集合； 根据异质网络图，设定节点路径权重，确定节点采样概率，构建反向采样策略； 采用反向采样策略对异质网络图进行采样，结合有效路径的判定，生成有效反向可达集； 基于有效反向可达集，通过计算节点边际影响力传播增益，以边际增益为指标进行迭代筛选，得到目标种子集合，实现影响力最大化； 根据异质网络数据，构建异质网络图，具体为： 根据异质网络具体场景，设置节点和边的定义：在社交网络场景下，节点类型包括用户、帖子、标签、交易中的至少两种，边类型包括发帖、投票、关联标签、转账、关注中的至少两种； 异质网络图表达式为，其中，V表示节点集；Q表示边集；节点类型映射函数为，边类型映射函数为，A表示节点类型的集合，R表示边类型的集合；其中节点类型数量，边类型数量； 采用反向采样策略对异质网络图进行采样，结合有效路径的判定，生成有效反向可达集，具体为： 对异质网络图G中的任意目标节点，有效反向可达集是子图中经过有效路径到达节点v的节点集合，其中子图是从异质网络图中采样得到的； 当节点u出现在有效反向可达集中，则代表节点u激活节点v的可能性；在进行足量采样后得到多个有效反向可达集构成的集合RR，不同种子集S的综合影响力则取决于种子集S与集合RR的交集情况；先进行足量的采样后，得到多个有效反向可达集构成的集合RR，然后在每一轮的种子集选拔过程中以边际增益排序选择本轮的种子节点； 基于反向采样策略中的采样概率向量n，从异质网络图G中进行节点采样，得到采样图； 在采样图中，将通过有效路径可到达节点v的节点集合作为对应的有效反向可达集，其中节点v为根节点；生成有效反向可达集时，将记录待加入节点与节点v间的有效路径类型，并赋予该节点对应的有效路径权重； 根据反向采样策略中的路径权重向量m为所有有效反向可达集计算影响力加权覆盖函数； 基于有效反向可达集，通过计算节点边际影响力传播增益，以边际增益为指标进行迭代筛选，得到目标种子集合，实现影响力最大化，具体为： 生成个有效反向可达集后，采用贪婪策略完成对k个种子节点的选拔，在每一轮的种子集选拔过程中，以边际增益排序来选择本轮的种子节点，直到满足k个种子节点的数量需求； 在种子集选拔阶段，经过每轮迭代地选择节点以形成k位的种子集S；在每一次迭代中，选拔被选入之后能带来最大影响力的边际增益的节点，其中表示最终种子集合；，表示选取能带来最大影响力边际增益的节点； 种子集选取过程被视为解决加权最大覆盖问题的方法，随着有效反向可达集构成的集合RR大小的增长，通过不断试探集合RR的大小从而得到的近似解；表示预期影响；表示随机变量，反映种子集S的影响力传播范围，即最终被激活的节点数。

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