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龙图腾网恭喜陕西师范大学申请的专利社交网络中双信息协同扩散过程动态建模与最优调控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：CN113434774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202110798327.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权社交网络中双信息协同扩散过程动态建模与最优调控方法是由林亚光;王小明;王亮;李鹏;郝飞;万鹏飞设计研发完成，并于2021-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本社交网络中双信息协同扩散过程动态建模与最优调控方法在说明书摘要公布了：一种社交网络中双信息协同扩散过程动态建模方法，其特征在于，基于社交网络中用户的社会接触和随机接触两种信息扩散途径，建立基于常微分方程的双信息协同扩散动力学模型，来准确刻画社交网络中同一事件相关的双信息协同扩散过程。该方法能够为社交网络中信息的高效可控传播提供一定的理论基础和技术支撑，为社交网络信息传播趋势预测及相关应用场景提供一定的借鉴。

本发明授权社交网络中双信息协同扩散过程动态建模与最优调控方法在权利要求书中公布了：1.一种社交网络中双信息协同扩散过程动态建模方法，其特征在于，基于社交网络中用户的社会接触和随机接触两种信息扩散途径，建立基于常微分方程的双信息协同扩散动力学模型，来准确刻画社交网络中同一事件相关的双信息协同扩散过程；其中，所述社会接触是指用户集合中的每个用户均可利用其在社交网络中和邻居之间存在的有向边来实现信息的有向扩散；所述随机接触是指用户集合中的每个用户会接到一些随机的信息源来实现信息的扩散；所述双信息协同扩散动力学模型的建模方法具体包括如下步骤：S100：给定社交网络，其中V表示用户集合，E表示有向边的集合；S200：当同一事件相关的信息和在社交网络中扩散时,令，分别表示社交网络G中处于中的用户比例；其中，表示用户当前均未接收到信息和，但在未来有可能接收到它们；表示用户当前已经接收到信息，但没有接收到信息，并且有可能向社交网络中的其他用户扩散信息；：表示用户当前已经接收到信息，但没有接收到信息，同样，用户有可能向社交网络中的其他用户扩散所收到的信息；表示用户当前均已经接收到信息和，且接收信息早于信息，此外，用户有可能向社交网络中的其他用户扩散信息和；表示用户当前均已经接收到信息和，且接收信息早于信息，并且用户有可能向社交网络中的其他用户扩散信息和；用户当前对信息和失去兴趣，不愿意接收它们，也不参与其扩散过程；S300：建立关于和的双信息协同扩散动力学模型为： （1） （2） （3） （4） （5） （6）模型的初值为： （7）模型的约束为： （8）其中，,，和分别表示用户从社会接触层和随机接触层接收到信息的概率，表示用户因对信息失去兴趣而发生状态转移的概率，表示用户对信息重新燃起兴趣而发生状态转移的概率，α表示状态用户接收到消息后转移至状态的概率，β表示状态用户接收到消息后转移至状态的概率，γ表示状态用户接收到消息后转移至状态的概率，η表示状态用户接收到消息后转移至状态的概率；基于所述双信息协同扩散述动力学模型进行双信息协同扩散趋势的预测方法，包括如下步骤：S400：从所述双信息协同扩散动力学模型中提取出具有转发和能力的子项，构成如下的扩散方程： （9）其中满足于如下矩阵： ；其中， ； ；S500：计算出和在处于零平衡状态下的导数为： ；其中，,；S600：构造如下的特征方程： ；通过求解上述特征方程的特征根，可计算出和协同扩散的联合基本再生数： ；其中的表示在和协同扩散过程中，具有转发能力的用户对其他用户的影响程度；S700：根据所述联合基本再生数判断和的协同扩散是否在社交网络中爆发；其中，基于所述双信息协同扩散述动力学模型进行双信息协同扩散最优调控方法，包括如下步骤：S800：针对不同信息状态的用户提出不同的信息扩散调控策略；S900：建立双信息协同扩散调控动力学系统；S1000：基于最优控制理论，求解所述信息扩散调控策略随时间的最优解分布。

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陕西师范大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔区长延堡办长安南路东侧；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”。