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龙图腾网获悉豫章师范学院申请的专利多维用户画像与自适应图融合的舆情演化预测方法与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：CN120832645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511340922.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多维用户画像与自适应图融合的舆情演化预测方法与系统是由付淇;张宇豪;洪如霞;张永选;谢彩玉;邹丽强;李亦欣设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维用户画像与自适应图融合的舆情演化预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种多维用户画像与自适应图融合的舆情演化预测方法与系统，通过对用户语言风格、人格特征、社交结构及主题偏好进行统一建模，刻画用户的多维个体特征。再以多维用户向量及多关系社交传播路径为输入，结合邻居共现编码与分块技术，通过Transformer与注意力机制获取时间感知的节点表示，实现舆情要素的动态自适应学习建模。最后基于上述时间感知表示完成动态链路预测和动态节点分类，并输出可视化结果。本发明通过多维特征融合、动态图结构学习和时序预测，有效突破传统静态建模的局限，提升舆情演化预测的精度与可解释性，具有较强的技术创新性和应用价值，可用于舆情监测、事件预测与舆情演化与风险预警。

本发明授权多维用户画像与自适应图融合的舆情演化预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种多维用户画像与自适应图融合的舆情演化预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、获取用户信息、用户发帖内容以及用户多样化社交关系；利用用户发帖内容分别进行语言风格建模、人格特质建模以及主题特征建模，以分别得到语言风格特征向量、人格特征向量以及主题嵌入向量； 利用用户信息、用户发帖内容以及用户多样化社交关系进行社交结构建模，得到社交结构嵌入向量； 步骤2、将语言风格特征向量、人格特征向量、主题嵌入向量以及社交结构嵌入向量进行融合，得到多维用户画像嵌入； 步骤3、以用户为图的节点，不同时间点的多样化社交关系为边，并将多维用户画像嵌入嵌入至相应用户的节点中，得到连续时间动态图； 步骤4、以连续时间动态图中当前节点用户作为源节点，与当前节点用户连接的节点用户作为邻居，采用邻居共现编码对连续时间动态图沿着时间轴进行编码，得到编码序列； 步骤5、将编码序列进行分块，并采用Transformer编码器来捕捉分块之间的时间依赖关系和节点间的潜在相关性，得到当前时间下源节点和目标节点的时间感知表示； 步骤6、利用当前时间下源节点和目标节点的时间感知表示分别进行动态链路预测和动态节点分类，分别得到未来舆情的链路演变趋势和观测点变化概率分布。

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