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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利信息传播主题感知的影响用户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：CN116383514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202211356549.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权信息传播主题感知的影响用户预测方法是由汪冉冉;张引;万文超;姜钰婕;沈倩设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息传播主题感知的影响用户预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种事件主题感知的信息传播预测方法，为解决信息传播模型中的主题感知以及信息传播载体网络异质以及目前信息传播预测方法实用性差等问题，本发明首先设计了一种基于神经网络的LDA改进模型实现主题不混淆且考虑文本语义上下文的主题提取模型，从而实现传播信息的主题感知。另外为了从复杂的异质网络中高效定位所有可能受影响的用户，本发明利用主题在网络中通过定位对当前主题感兴趣的用户所构成的子图，并在子图中通过构建统一的特征空间、异质的节点关系来模拟信息传播过程，从而尽可能的模拟真实场景的信息传播过程进而在模型效率和准确度等方面提高模型的实用性。

本发明授权信息传播主题感知的影响用户预测方法在权利要求书中公布了：1.事件主题感知的信息传播预测方法，其特征在于，包括：S1、训练事件主题提取模型：1构建事件主题提取模型为改进的主题模型LDA，利用新闻的主题困惑度、新闻中两个相邻词单词的共现概率带来的损失以及主题间的互信息来构建模型优化目标；2初始化训练事件主题提取模型的超参数、主题的词分布TW以及当前新闻文本newsi的文本-主题分布；3事件主题提取模型利用输入每个训练的新闻文本newsi获取主题分布估计DT以及主题的词分布TW，重复执行本步骤直至优化目标Ji基本收敛时停止事件主题提取模型训练；4训练好的事件主题提取模型接收输入的新闻文本，输出该新闻文本的主题分布估计DT和主题的词分布TW；主题事件传播预测模型的训练通过步骤S2-S5完成：S2、基于事件主题构建异质信息传播图：1构建事件主题异质图，事件主题异质图包含三类节点：用户节点集合U,新闻节点R,主题节点T；包含两种类型的边：用户和新闻节点之间的边，边的权值为用户与该新闻的交互次数，新闻与主题节点之间的边，该类边的权值为DT中对应主题位置的值；2对于新闻文本newsi，其文本主题分布为θi，选择θi中最大的前设定数量的主题形成主题集合T*；3在G中以T*中的主题为种子节点采样种子节点的所有邻居新闻节点作为集合R*以及和这些新闻相关的用户节点作为集合U*，利用集合T*、集合R*和集合U*构成当前主题的子图G*，G*对应的邻接矩阵作为图卷积神经网络GCN的一个输入；S3、获取子图G*中的各类节点在同一隐空间上的表示作为节点特征，并输出至GCN的另一个输入端；S4、GCN接收子图G*和节点特征，输出目标新闻和候选用户的高阶表示hTarget和H*；S5、以求内积的方式计算目标新闻和候选用户的高阶表示之间的相似程度，并以此为依据对候选用户进行排序，选中分数最高的预设数量个用户作为预测结果。

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