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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利基于多智能体的复杂社交行为仿真与公共舆情推演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：CN120429510B 。

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：202510912452.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于多智能体的复杂社交行为仿真与公共舆情推演方法是由杨晓辉;贺苏阳;李泽宇;黄浩程;刘新庆;陈思源;李林尧设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体的复杂社交行为仿真与公共舆情推演方法在说明书摘要公布了：本发明涉及社会网络分析与生成式人工智能技术领域，公开了基于多智能体的复杂社交行为仿真与公共舆情推演方法，划分社交群体，将社交网络中的用户分为关键意见领袖社群和普通用户社群；分别构建由大语言模型驱动的关键意见领袖智能体和普通用户智能体；构建动态加权有向网络，以每个关键意见领袖智能体建模为节点，通过观点指数和节点影响力加权计算网络节点邻域，基于文本情感指数计算情绪得分，基于情绪得分动态调整网络节点邻域，循环迭代若干次，完成网络舆情的推演与仿真；解决了跨领域动态背景下舆情传播建模困难的问题，并能更精确地对舆论个体的差异性及复杂社交互动关系的进行模拟，方法切实可行。

本发明授权基于多智能体的复杂社交行为仿真与公共舆情推演方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体的复杂社交行为仿真与公共舆情推演方法，其特征在于， 划分社交群体：将社交网络中的用户分为关键意见领袖社群和普通用户社群； 构建智能体：针对关键意见领袖社群和普通用户社群，通过设计不同提示词，分别构建基于不同基座模型的由大语言模型驱动的关键意见领袖智能体和普通用户智能体； 构建社会网络：构建动态加权有向网络，对每个关键意见领袖智能体和普通用户智能体建模为节点，社交行为建模为有向边，行为影响力建模为边权，对具有信息高内聚性的社交媒体的局部信息传播进行仿真，模拟社交网络中的长距离连接； 通过观点指数和普通用户智能体对应的节点权重加权计算网络节点邻域，对大语言模型生成的文本进行情感分析得到情感指数，将其映射为智能体个体在动态加权有向网络邻域内的动态权重，结合情绪感染理论量化用户影响力，基于观点传播动力学，对邻域判定的阈值添加动态衰减机制以模拟自我服务机制，基于经典Hegselmann-Krause算法模拟意见汇聚机制；利用网络差异模拟高局部性和长距离连接性以划分关键意见领袖与普通用户两大群组；在构建完智能体后，将社交群体的观点指数池构建为邻域，表示为： ， 其中x i和x j分别代表智能体扮演角色i和j的观点指数，当智能体的两个观点指数x之差小于阈值ε时，对应的两个智能体互为邻居，共享的所有邻居智能体个体统称为邻域，表示为， 其中观点指数代表智能体的观点倾向性，表示为： ， 式中w j是邻域角色j的权重，x j （t）是角色j在t时间段内的观点指数； 基于SnowNLP评估文本情感指数以计算情绪得分； 通过情绪得分的高低动态调整网络节点观点指数的权重与邻域判定的阈值，其中对观点指数的权重进行动态调整表示为： ， 式中s代表当前智能体的情感得分，δ为增减的步长值； 采用sigmoid函数将智能体的观点指数权重w限制在0.5到2.0之间，以防止生成的自然语言文本陷入过度情绪化而使得权重快速增长， ， 其中参数k控制调整的陡峭程度，c为sigmoid的中心点， 在使用sigmoid函数对权重的变化进行平滑后，在每一轮迭代后添加激动情绪抑制机制， ， 其中γ为冷却系数，w 0为权重的目标平稳值； 对领域判定的阈值进行动态调整表示为基于加权平均公式增加高权重的智能体在邻域内的影响力，即： ， 式中是邻域角色i在t-1时刻的权重，ε是超参数，为ε t为t时刻邻域判定的阈值，超参数α控制权重对信任范围的影响，超参数β控制衰减速率，T为迭代总次数，tT为衰减速率， 循环迭代若干次，完成网络舆情的推演与仿真。

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