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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种社交网络事件预测方法及装置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：CN120430882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510934256.8，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种社交网络事件预测方法及装置是由王震;王宇辰;李向华;井卫凯;高超;张慧翔设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络事件预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于事件序列预测技术领域，公开了一种社交网络事件预测方法及装置；包括：获取社交网络中带有发生时间的用户交互事件序列数据，为各个事件类型分配初始潜在状态；在连续时间区间内，基于神经随机微分方程确定动态潜在状态随连续时间变量的演化过程；当第一用户交互事件发生时，基于事件类型间的隐式影响权重构建结合潜在图的跳跃项，并对第一用户交互事件的动态潜在状态进行更新；利用各事件类型的动态潜在状态和用户交互事件序列数据集合构造损失函数并利用用户交互事件序列数据优化社交网络事件预测模型的参数；利用事件类型的动态潜在状态计算事件强度函数，得到下一事件的类型和下一事件的预测发生时间。

本发明授权一种社交网络事件预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种社交网络事件预测方法，其特征在于，包括： 获取社交网络中带有发生时间的事件序列数据，所述事件序列数据是用户在电商平台的行为数据，为各个事件类型分配初始潜在状态，其中，潜在状态包括所述初始潜在状态和多个动态潜在状态，所述初始潜在状态为多个动态潜在状态的起始条件； 在连续时间区间内，基于神经随机微分方程确定所述动态潜在状态随连续时间变量的演化过程；当第一事件发生时，基于事件类型间的隐式影响权重构建结合潜在图的跳跃项，并对所述第一事件的动态潜在状态进行更新； 利用各事件类型的动态潜在状态和事件序列数据集合构造损失函数并利用事件序列数据优化社交网络事件预测模型的参数； 利用事件类型的动态潜在状态计算事件强度函数，得到下一事件的类型和下一事件的预测发生时间； 其中，所述当第一事件发生时，基于事件类型间的隐式影响权重构建结合潜在图的跳跃项，并对所述第一事件的动态潜在状态进行更新，具体包括： 当第一事件发生时，基于潜在图邻接矩阵生成的事件类型间隐式影响权重，构建融合潜在图的跳跃项，基于所述跳跃项对所述第一事件对应类型的动态潜在状态进行更新； 通过下列公式对所述第一事件对应类型的动态潜在状态进行更新： 其中，表示在第个事件发生后的瞬时时刻，事件类型的动态潜在状态向量，表示在第个事件的发生时，事件类型的动态潜在状态向量，表示在第个 事件的发生时，事件类型的动态潜在状态向量的跳跃量，表示在连续时间变量 时，事件类型的动态潜在状态向量的跳跃量，表示聚合跳跃函数，表示事件 类型在连续时间变量是否发生的指示函数，表示事件类型在连续时间变量是 否发生的指示函数，表示单点跳跃函数，表示事件类型对事件类型的交互项，表示边类型的跳跃交互函数，表示潜在图中事件类型到事件类型的影响权 重，表示边的类型，表示可学习的参数矩阵，表示温度参数，表示事件类 型在连续时间变量的动态潜在状态向量。

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