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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利融合机理模型和深度学习的舆情联合预测方法和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：CN120106316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510583276.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权融合机理模型和深度学习的舆情联合预测方法和装置是由唐文杰;欧丽珍;姚益平;朱峰;陈凯设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合机理模型和深度学习的舆情联合预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种融合机理模型和深度学习的舆情联合预测方法和装置。引入图神经网络的消息传递机制替代传统社会互动机制，以实现模型参数的自动优化，在信息交互过程中，个体构建基于图注意力机制的自适应影响权重计算机制，以适应交互过程中对象间影响权重的动态变化，从而控制社交网络中的信息流动。另外，构建了真实观点、推导观点、环境噪声时序三元组输入，在考虑噪声因素的基础上，实现模型推导结果与真实数据的融合。

本发明授权融合机理模型和深度学习的舆情联合预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种融合机理模型和深度学习的舆情联合预测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建舆情传播社交网络；所述舆情传播社交网络包括用户发表的个体观点为节点、用户之间的关系为边以及用户对于观点的影响程度的社交权重； 采用图神经网络计算所述舆情传播社交网络中每对相邻用户之间的社交权重； 根据每个用户的个体观点和用户对应的社交权重，对用户下一时刻的观点进行单步预测，得到下一时刻用户的预测个体观点； 根据所述预测个体观点、当前时刻的个体观点以及常数偏执项，构建三元组； 将所述三元组输入至序列模型，对用户舆情传播预测结果； 根据每个用户的个体观点和用户对应的社交权重，对用户下一时刻的观点进行单步预测，得到下一时刻用户的预测个体观点，包括： 根据每个用户的个体观点和用户对应的社交权重，对用户下一时刻的观点进行单步预测，得到下一时刻用户的预测个体观点为： 其中，表示用户i的预测个体观点，表示t时刻用户j的个体观点对于用户i的影响程度； 当舆情传播社交网络中，所有用户均采纳其他用户的个体观点时，采用GNN网络将预测个体观点更新为： 其中，W表示体现用户之间关系的参数矩； 当舆情传播社交网络中，用户的社交权重被用户的初始意见影响时，采用FJ模型将预测个体观点更新为： 其中，为常数偏置项，表示用户的初始意见的坚持程度。

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