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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于动态异构图和多级注意力的谣言检测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：CN115659966B 。

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：202211340799.X，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权基于动态异构图和多级注意力的谣言检测方法及系统是由陈羽中;朱文龙设计研发完成，并于2022-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态异构图和多级注意力的谣言检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态异构图和多级注意力的谣言检测方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：在社交平台中采集帖子，提取帖子中的文本内容、评论内容和相关用户信息，并标注帖子的真实性标签，以此构建训练数据集DE；步骤B：使用训练数据集DE训练基于动态异构图和多级注意力的深度学习网络模型，通过此模型来分析帖子的真实性，并预测帖子的真实性标签；步骤C：将待检测帖子的文本内容、评论内容和相关用户信息输入到训练好的深度学习网络模型中，得到帖子的真实性标签。该方法及系统有利于提高谣言检测的准确性。

本发明授权基于动态异构图和多级注意力的谣言检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态异构图和多级注意力的谣言检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：在社交平台中采集帖子，提取帖子中的文本内容、评论内容和相关用户信息，并标注帖子的真实性标签，以此构建训练数据集DE； 步骤B：使用训练数据集DE训练基于动态异构图和多级注意力的深度学习网络模型，通过此模型来分析帖子的真实性，并预测帖子的真实性标签； 步骤C：将待检测帖子的文本内容、评论内容和相关用户信息输入到训练好的深度学习网络模型中，得到帖子的真实性标签； 所述步骤B包括以下步骤： 步骤B1：对训练数据集DE中的所有训练样本进行初始编码，得到文本内容的初始表征向量Es、评论内容的初始表征向量Er和用户初始表征向量Eu； 步骤B2：将步骤B1得到的文本内容初始表征向量Es和评论内容初始表征向量Er同时输入到一个多头交叉注意力机制中，得到评论内容的词级表征向量Cr，随后将文本内容初始表征向量Es输入到多头自注意力机制中，得到文本内容的词级表征向量Cs；然后通过把评论内容的词级表征向量Cr和文本内容的词级表征向量Cs分别输入到池化层中进行平均池化操作，得到评论内容的句子级表征向量和文本内容的句子级表征向量 步骤B3：将帖子对应的所有评论内容的句子级表征向量拼接起来，得到评论内容的句子级表征矩阵Tr，同时将文本内容的句子级表征向量复制m次，得到文本内容的句子级表征矩阵Ts；随后将评论内容的句子级表征矩阵Tr和文本内容的句子级表征矩阵Ts一起输入到多头交叉注意力机制中，并通过平均池化得到评论内容的综合语义表征向量然后将文本内容的句子级表征向量和评论内容的综合语义表征向量输入到融合门控机制中，得到帖子基于评论的文本细粒度语义表征向量Xsr； 步骤B4：根据用户转发或评论的时间，构建T个异构传播图快照G1,…,Gt,…,GT；将任意一个异构传播图快照输入到多层图神经网络HGN中，先得到帖子节点与邻接用户节点的注意力分布向量AHGN和邻接用户节点的信息表征向量IHGN；然后再将注意力分布作为权重聚合邻接用户节点的信息，得到第t个异构传播图快照中帖子节点的信息表征向量并经过L层HGN后得到帖子节点si传播结构信息表征向量

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