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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于小样本学习和数据增强的话题爆发初期影响力检测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：CN119415785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411547948.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于小样本学习和数据增强的话题爆发初期影响力检测方法是由贾朝龙;王国丁;肖云鹏;李暾;王蓉;李茜设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本学习和数据增强的话题爆发初期影响力检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于互联网应用技术领域，涉及基于小样本学习和数据增强的话题爆发初期影响力检测方法，包括：对用户关系网络以及用户基本信息进行特征提取，得到用户特征表示；从用户历史信息中提取领域特征，利用提取的领域特征得到用户领域特征表示；将用户特征表示和用户领域特征表示基于注意力机制进行加权融合；根据融合后的特征表示计算用户高影响力原型向量和低影响力原型向量；根据每个用户分别与用户高影响力原型向量和低影响力原型向量之间的距离与设定阈值之间的大小，确定当前用户的影响力；本发明能够预测用户在某话题爆发初期的行为是否会推动其发展，从而对其趋势和影响范围进行预测，可以制止某话题的恶性传播或者适当推动话题发展。

本发明授权基于小样本学习和数据增强的话题爆发初期影响力检测方法在权利要求书中公布了：1.基于小样本学习和数据增强的话题爆发初期影响力检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对用户关系网络以及用户基本信息进行特征提取，得到用户特征表示，具体包括： 根据节点之间的权重关系以及节点之间的特性建立节点之间的转移概率； 从每个节点开始，分别根据转移概率进行随机游走得到对应节点的上下文表示； 采用TUF2vec方法将得到的上下文表示进行向量化，得到对应节点的向量表示； 从用户历史信息中提取领域特征，利用提取的领域特征得到用户领域特征表示，包括：构建一个用户-领域的图结构，将用户对于某话题及其相关话题的浏览记录和历史交互行为作为TUF2vec方法中转移概率的权重，利用TUF2vec方法得到用户历史领域的特征表示，TUF2vec方法中转移概率的权重计算包括： 其中，Wui,dj表示节点ui对于领域dj的权重；Z为归一化系数；browseHisui,dj表示节点ui在领域dj之中浏览记录次数；interCountui,dj表示节点ui在领域中的历史交互行为； 将用户特征表示和用户领域特征表示基于注意力机制进行加权融合； 根据融合后的特征表示计算用户高影响力原型向量和低影响力原型向量； 根据每个用户分别与用户高影响力原型向量和低影响力原型向量之间的距离与设定阈值之间的大小，确定当前用户的影响力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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