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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种时序感知的异质图神经谣言检测模型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：CN115168678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210721077.2，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种时序感知的异质图神经谣言检测模型是由宋玉蓉;陈林威设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时序感知的异质图神经谣言检测模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时序感知的异质图神经谣言检测模型，近年来，在线社交媒体的发展大大加速了谣言的滋生和传播，谣言的危害性使得谣言的自动检测技术受到研究学者的广泛关注。本发明同时考虑事件与事件之间的全局结构关系以及事件内部消息传播的时序关系，以异质图为载体共同显式建模两种关系，提出一种新的时序感知的异质图神经谣言检测模型。该模型利用时序感知的自注意力机制捕获事件内部转发或评论贴之间的时序关系，并将具有时序信息的转发或评论贴与源贴融合，得到事件的局部时序表征；接着利用元素级注意力机制捕捉事件与事件之间的全局结构关系，学习事件的全局结构表征；最后将二者融合用于检测谣言。

本发明授权一种时序感知的异质图神经谣言检测模型在权利要求书中公布了：1.一种时序感知的异质图神经谣言检测模型，所述模型包括4个模块：异质图构建模块、局部时序信息编码模块、全局结构信息编码模块和谣言分类模块，其中，所述异质图构建模块基于谣言检测数据集构建事件-用户异质图，并利用嵌入技术对图中各节点进行初始化表示；所述局部时序信息编码模块基于事件内部转发或评论贴之间的时序关系，利用时序感知的自注意力机制学习具有时序信息的响应贴表示，再融合源贴本身的内容信息，得到每个事件节点的局部时序表征所述全局结构信息编码模块基于用户与事件之间的交互关系，利用元素级注意力机制学习每个事件节点的全局结构表征所述谣言分类模块融合事件的局部时序表征和全局结构表征，预测当前事件为谣言的概率；其特征在于，所述模型具体包括以下实施步骤： S01:异质图构建：基于事件内部转发或评论贴的与源贴间的时序关系以及用户与事件之间交互关系构建异质图；对异质图中的各类型节点进行初始化表示； S02:事件的局部时序特征提取：采用时序感知的自注意力机制挖掘事件内部的局部时序信息，得到具有时序信息的响应贴表示再将具有时序信息的响应贴融合到源贴的表示中得到事件的局部时序表征 S03:事件的全局结构特征提取：计算参与事件ci中的特定用户uj在不同方面的注意力向量γj；用注意力向量γj与参与到事件ci中的所有用户以元素乘积方式进行聚合，以捕获事件与事件之间的全局结构关系； S04:得到每个事件节点的局部时序表示和全局结构表示后，将两种特征进行拼接作为事件节点最终表示，经过全连接层和softmax函数计算该事件的预测结果，即该事件为各个标签的概率值最后定义一个损失函数，不断更新模型参数得出最优值。

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