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龙图腾网获悉成都工业学院申请的专利一种信息级联序列预测方法、装置、设备及介质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：CN121526005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610062644.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种信息级联序列预测方法、装置、设备及介质是由陶然;郭庆;苏良;李玲设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息级联序列预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种信息级联序列预测方法、装置、设备及介质，通过提取目标信息的传播轨迹、用户的历史行为轨迹以及关联信息的扩散轨迹，构建多层次的数据关联；随后通过迭代执行信息影响力更新和用户影响力更新的步骤，使信息传播价值与用户传播能力在循环中相互增强：每一轮迭代中，基于更新后的用户影响力重新评估信息传播潜力，同时基于更新后的信息影响力重新评估用户传播效能，形成持续优化的反馈回路。有效克服了传统单向建模的信息损失问题，能够同时捕捉传播内容特征、传播者属性特征和网络结构特征的动态交互作用，提高信息传播预测的效果。

本发明授权一种信息级联序列预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种信息级联序列预测方法，其特征在于，包括： 获取目标信息在预测时间之前的初始转发用户集合、以及每个初始转发用户在所述预测时间之前的转发行为轨迹，其中，所述转发行为轨迹表征所述初始转发用户转发过的所有转发信息的数据记录，所述转发行为轨迹中包括对所述目标信息的转发； 针对每个转发行为轨迹中的每个转发信息，获取所述转发信息在所述预测时间之前的转发信息扩散轨迹，所述转发信息扩散轨迹用于表征所有转发扩散用户转发所述转发信息的数据记录，所述所有转发扩散用户中包括所述初始转发用户； 针对每个转发信息，根据所述转发信息的转发信息扩散轨迹和每个转发扩散用户已初始化的转发用户影响力，对所述转发信息的转发信息影响力进行转发影响力更新，得到每个转发信息更新的转发信息影响力； 针对每个初始转发用户，根据所述初始转发用户的转发行为轨迹和每个转发信息更新的转发信息影响力，对所述初始转发用户的转发用户影响力进行用户影响力更新，得到每个初始转发用户更新的转发用户影响力； 将每个初始转发用户更新的转发用户影响力作为所述所有转发扩散用户中的每个初始转发用户已初始化的转发用户影响力，根据所述转发信息影响力更新和所述用户影响力更新的步骤进行异步循环优化，直到满足收敛条件，输出所述目标信息最终更新的转发信息影响力作为预测结果； 所述每个转发扩散用户已初始化的转发用户影响力根据以下方式得到： 根据每个转发扩散用户的静态属性数据和或动态行为统计数据，计算初始化的转发用户影响力； 其中，所述静态属性数据包括账号权限等级、粉丝数量、关注数量、账号注册时长中的至少一项； 所述动态行为统计数据包括历史总转发次数、历史平均转发间隔、历史转发信息的平均流行度中的至少一项； 所述根据所述转发信息的转发信息扩散轨迹和每个转发扩散用户已初始化的转发用户影响力，对所述转发信息的转发信息影响力进行转发影响力更新，得到每个转发信息更新的转发信息影响力，包括： 对所述转发信息扩散轨迹进行编码，提取所述转发信息自身的扩散模式特征； 将每个转发扩散用户已初始化的转发用户影响力进行聚合，生成用户影响力关联特征； 融合所述扩散模式特征与所述用户影响力关联特征，通过预设的第一更新模型计算，输出所述转发信息更新的转发信息影响力； 所述根据所述初始转发用户的转发行为轨迹和每个转发信息更新的转发信息影响力，对所述初始转发用户的转发用户影响力进行用户影响力更新，得到每个初始转发用户更新的转发用户影响力，包括： 对所述初始转发用户的转发行为轨迹进行编码，提取所述初始转发用户的行为模式特征； 将所述转发行为轨迹中每个转发信息对应更新的转发信息影响力进行聚合，生成转发信息影响力关联特征； 融合所述行为模式特征与所述转发信息影响力关联特征，通过预设的第二更新模型计算，输出所述初始转发用户更新的转发用户影响力。

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