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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于动态图注意力胶囊网络的谣言检测方法与装置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：CN114757185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210421678.1，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种基于动态图注意力胶囊网络的谣言检测方法与装置是由杨鹏;冷俊成;赵翰林;于晓潭设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图注意力胶囊网络的谣言检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态图注意力胶囊网络的谣言检测方法与装置，能够对社交媒体中的帖子进行谣言识别，从而提供给用户检测谣言的预判机制。本发明首先使用动态网络框架DYN对谣言传播过程中积累的评论以时间顺序进行划分，形成多个静态的以图为基础的子评论结构；然后利用图注意力胶囊网络模块GACN对每个子评论结构进行编码形成子结构分类胶囊，从而挖掘谣言文本的属性特征；最后设计分类胶囊注意力机制整合各子分类胶囊捕获谣言评论结构随时间动态演化过程中的动态交互特征，进而获得谣言检测结果。本发明能够有效挖掘谣言文本深层次的属性以及评论结构随时间演化的动态交互特征，提升了谣言检测任务的准确率。

本发明授权一种基于动态图注意力胶囊网络的谣言检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图注意力胶囊网络的谣言检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，数据集构建及特征处理，首先构建谣言检测数据集，然后对数据集中的文本进行数据预处理、数据编码操作；步骤2，构建图注意力胶囊网络模块，将图注意力网络GAT应用到谣言的以图为基础的子评论结构中进行聚合计算，得到每个文本节点的全局化特征表示；接着结合源文文本特征加强图节点表示，从而得到初级胶囊；然后使用节点归一化的方法生成归一化的初级胶囊来关注胶囊中重要性信息；最后借助胶囊网络中动态路由机制产生子分类胶囊；具体包括如下子步骤：子步骤2-1，谣言图结构节点全局特征化表示；子步骤2-2，谣言源帖子编码；子步骤2-3，形成子结构分类胶囊，将Transformer提取源帖子特征r与GAT得到的每个节点的全局特征融合以加强每个图节点的表示，从而得到加强后的节点特征表示计算公式为：A＝concatH,rH'＝Conv1dA其中，H为全局化特征；将不同图网络层的同一位置的特征值进行拼接，从而得到向量形式的初级胶囊其中q是初始胶囊的数量，dc是初始胶囊的维度；使用节点归一化的方法在图网络层上生成注意力值α并应用到初级胶囊，从而得到归一化的初级胶囊U，公式如下：α＝FC2FC1H'U＝α*H'采用胶囊网络中动态路由算法将归一化的初级胶囊转换成子结构的分类胶囊；步骤3，构建动态网络框架，首先对谣言传播过程中积累的评论以时间顺序进行划分，形成多个静态的子评论结构；然后将每个子结构应用于图胶囊注意力网络模块继而获取子结构分类胶囊；最后设计分类胶囊注意力机制关注各子结构分类胶囊的重要性信息，从而完成最终的预测；步骤4，谣言检测模型训练，采用margin-loss损失函数对模型进行训练，待训练结果趋于稳定时得到预测模型；步骤5，采集待检测的社交媒体帖子并进行模型预测。

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