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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于话题关联的话题传播预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：CN115712772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211444811.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于话题关联的话题传播预测方法是由余翔;周心明;庞育才;段思睿;王蓉;肖云鹏;李暾设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于话题关联的话题传播预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络舆情分析领域，具体涉及一种基于话题关联的话题传播预测方法；包括：获取话题信息，提取话题信息的内部属性和外部属性；采用DTR2vec算法从用户话题内容集合中挑选出用户兴趣特征关键词和用户认知特征关键词，对挑选出的关键词进行向量表示，得到用户历史行为特征向量；根据所有内部属性以及部分外部属性，采用演化博弈论量化话题对用户的影响力，得到话题影响力邻接矩阵；根据话题影响力邻接矩阵提取网络结构特征，得到用户的网络结构特征向量；将用户历史行为特征向量和用户的网络结构特征向量输入到DT‑GCN模型中，得到用户对话题的传播预测结果，本发明可帮助舆情部门快速采取针对性措施，具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于话题关联的话题传播预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于话题关联的话题传播预测方法，其特征在于，包括：获取话题信息并对话题信息进行预处理；将预处理后的话题信息输入到基于话题关联的话题传播预测模型中，预测用户对话题的传播趋向；根据用户对话题的传播趋向对话题传播趋势进行控制； 基于话题关联的话题传播预测模型对预处理后的话题信息进行处理的过程包括： S1：提取话题信息的内部属性和外部属性；内部属性包括用户活跃度、用户话题感知率和用户历史转发率，外部属性包括用户好友带动力、话题热度和用户话题内容集合； S2：采用DTR2vec算法从用户话题内容集合中挑选出用户兴趣特征关键词和用户认知特征关键词，对挑选出的关键词进行向量表示，得到用户历史行为特征向量；采用DTR2vec算法从用户话题内容集合中挑选出用户兴趣特征关键词和用户认知特征关键词的过程包括： S21：用户话题内容集合包括原生话题内容集合、衍生话题内容集合和用户社交内容集合；分别将三种内容集合输入到LDA主题识别模型中，得到原生话题关键词集合，衍生话题主题关键词集合和用户内容关键词集合； S22：计算原生话题关键词集合和衍生话题主题关键词集合的关联度；计算原生话题内容集合和衍生话题内容集合的相似度，将关联度大于相似度的两个关键词放入话题关联特征词集合； S23：根据原生话题关键词集合、衍生话题主题关键词集合和话题关联特征词集合计算用户内容关键词集合的兴趣权重和认知权重； S24：分别根据兴趣权重和认知权重从用户内容关键词集合中选取Top-k个关键词作为用户兴趣特征关键词和用户认知特征关键词； S3：根据所有内部属性以及外部属性中的用户好友带动力、话题热度，采用演化博弈论量化话题对用户的影响力，得到话题影响力邻接矩阵； S4：根据话题影响力邻接矩阵提取网络结构特征，得到用户的网络结构特征向量； S5：将用户历史行为特征向量和用户的网络结构特征向量输入到DT-GCN模型中，得到用户话题传播预测结果，包括用户是否参与话题传播以及用户参与话题类型。

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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