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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种用于社交媒体的自演化假消息检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：CN115952362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202310003377.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法是由郭斌;丁亚三;刘琰;李诺;王柱;梁韵基;於志文;张仕伟设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法，收集社交媒体数据，利用深度学习模型提取特征训练分类器，并利用特征相似度迁移模型存储的已学习相似历史事件知识帮助实现对新事件假消息分类器的训练，实现持续假消息检测。该发明基于两个核心机制实现：一是基于硬注意力的知识存储机制，记忆单元用于存储历史事件知识，事件掩码作为每个事件在记忆单元中的唯一标识可以随时调用历史事件知识；二是基于多头自注意力的知识迁移机制，对历史事件知识进行融合以提升分类器在当前事件上的假消息检测效果。本发明可持续不断地对社交媒体上的假消息进行检测，无需存储历史数据从头开始训练模型，提升了假消息检测方法的自演化自适应能力。

本发明授权一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用Word2Vec将事件Et中的消息数据转换为特定维度的特征向量表示，然后利用Text-CNN网络提取消息的局部语义特征向量c；步骤2：引入一个由l层全连接神经网络组成的知识记忆单元，并利用一层随机初始化全连接网络为每个事件计算它们的事件嵌入向量t表示事件Et，i表示对应的知识记忆单元中的第i层，即每个任务在知识记忆单元中的每一层都有一个对应的事件嵌入向量；步骤3：根据为每个事件计算事件掩码eventmask，计算公式为： 其中σ表示sigmoid函数，s表示一个扩展因子；将与知识记忆单元的每一层的输出相乘得到对应的特征向量保存知识记忆单元最后一层输出至集合{hKM}中；同时将每个事件的所有eventmask保存到集合M＝{M1,M2,…,Mt}中，其中步骤4：判断当前事件是否与历史事件相似，利用每个事件的第l个eventmask计算事件之间的余弦相似度si： 若si大于设定的阈值，则设置si＝1，表示事件Ei与当前事件Et相似；否则设置si＝0，表示事件Ei与当前事件Et不相似；步骤5：对于与当前事件Et不相似的历史事件，通过它们对应的eventmask阻止知识记忆单元中对应神经元的梯度更新以保存历史事件知识；假设不相似事件集合中共包含k个事件，根据如下公式筛选出知识记忆单元中所有被不相似事件占用的神经元并将其梯度置0: 其中表示知识记忆单元中的第l层神经元对应的梯度；步骤6：若不存在与当前事件Et相似的历史事件，跳转至步骤7；若存在，通过检索集合{hKM}筛选出所有与当前事件Et相似事件的特征输出集合利用多头自注意力机制计算加权后的特征向量其中n表示相似事件的数量，WO均为参数映射矩阵： 跳转至步骤8；步骤7：根据特征向量使用一层全连接神经网络fKM完成对当前事件Et中消息的分类，以二分类交叉熵损失为目标函数，并由fKM输出分类结果实现假消息检测，方法结束；步骤8：根据特征向量和分别使用一层全连接网络fKM和fKT完成事件Et中消息的分类，目标函数为fKM和fKT的交叉熵损失之和，并由fKT输出分类结果实现假消息检测，方法结束。

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