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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于图结构迁移的跨领域谣言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：CN115495671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211128418.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于图结构迁移的跨领域谣言传播控制方法是由肖云鹏;杨劲松;李茜;王蓉;李暾;庞育才;贾朝龙;陈惠;袁文博;朱宇设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图结构迁移的跨领域谣言传播控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络舆情分析领域，具体涉及一种基于图结构迁移的跨领域谣言传播控制方法，包括：实时获取待传播的数据，并提取待传播数据的相关属性；采用URR2vec算法对相关属性进行处理，得到用户转发行为驱动力；根据用户转发行为驱动力采用训练后的图卷积神经网络计算用户转发行为影响力；根据用户转发行为影响力确定谣言传播趋势，并传播趋势对谣言进行控制；本发明通过对待传播的数据提取谣言话题重要度、谣言话题热度、用户活跃度、用户受情感影响指数以及用户亲密度等的相关特征，通过提取的特征对待传播的数据进行分析，使得预测的谣言传播趋势的准确度更高。

本发明授权一种基于图结构迁移的跨领域谣言传播控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构迁移的跨领域谣言传播控制方法，其特征在于，包括：实时获取待传播的数据，并提取待传播数据的相关属性；采用URR2vec算法对相关属性进行处理，得到用户转发行为驱动力；根据用户转发行为驱动力采用图卷积神经网络计算用户转发行为影响力；根据用户转发行为影响力确定谣言传播趋势，并传播趋势对谣言进行控制； 提取待传播数据的相关属性包括谣言话题重要度、谣言话题热度、用户活跃度、用户受情感影响指数以及用户亲密度；其中谣言话题重要度由i时刻转发该谣言的人数和其认证用户的占比组成；谣言话题热度包括采用热度冷却函数计算用户的谣言话题热度；用户活跃度反映用户近期是否会参与话题的转发；用户受情感影响指数通过分析用户历史转发话题的情感值；用户亲密度为两个相关用户的信任度和和活跃度； 谣言话题重要度的计算公式为： 其中，k和b分别表示两个因素的权重，代表当前时刻该谣言话题的转发人数，isVerifieduser表示转发人群里面认证用户的个数，topicj表示第j个谣言话题，user表示用户； 谣言话题热度的计算公式为： 其中，表示话题的初始热度，∝为衰减系数，表示谣言话题在i时刻的重要度，ti表示i时刻即当前时刻，t0表示起始时刻； 用户活跃度的公式为： 其中，Retweetuserj表示用户的历史转发记录，AcountAgeuserj表示用户账号的存在时间，TimeDifferenceuserjave表示用户所有转发的消息与其首发时间之差的平均值； 用户受情感影响指数的表达式为： 其中，SentiValueRetweetuserj代表用户历史转发话题情感值的平均值，SentiValuetopicj代表当前谣言话题的情感值； 用户亲密度的计算公式为： 其中，k表示当前用户转发消息的总数，ti表示下一用户转发当前用户消息的时间，tk表示当前消息的发布时间，α为衰减因子； 采用URR2vec算法对相关属性进行处理的过程包括： 步骤1：获取源话题传播网络中所有节点的基础属性，基础属性包括社交平台用户-话题转发集合、用户关系网络以及谣言话题的基本信息集合； 步骤2：根据所有节点的基础属性采用node2vec算法对用户网络进行随机游走，得到低维的用户关系网络和用户与用户之间的隐性关系； 步骤3：采用掩码语言模型对输入的话题进行处理；具体过程包括：将目标话题和上下文各个字的语义向量表示作为模型的输入，通过线性变换获得目标话题的向量表示、上下文各个字的向量表示以及目标话题与上下文各个字的原始表示；计算话题向量与各个字向量的相似度，并将该相似度作为权重；根据权重对目标字的话题向量、各个上下文字的字向量以及用户与用户之间的隐性关系进行加权融合，得到符合语境以及逻辑的词句向量；根据符合语境以及逻辑的词句向量创建情感词典，通过词句向量之间的依存关系量化话题情感值；话题情感值为该用户转发行为的驱动力值。

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