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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提供了一种跨平台的社交网络溯源方法；包括：收集Twitter和Weibo两个平台的传播数据；根据传播数据构建有向无环图；构造每一个平台的历史关系网络；构造每一个平台下用户的传播特征；修正信息聚合过程中邻居的特征权重；对时序数据进行传播源预测；使用基于指数采样的变分自编码器生成用户的决策空间分布；使用基于双通道的KL散度约束两个平台具有相似影响力的用户；输出概率最高的节点为预测源；本发明设计15个传播特征，综合考虑了用户行为、网络结构和动态传播特征，显著增强了对现实场景下用户的表示质量；不仅提高了源定位的准确性，也为理解复杂网络中的信息传播机制提供了新的工具，提升在处理真实世界数据时的有效性和适应性。
主权项：1.一种跨平台的社交网络溯源方法，其特征在于，包括：S1：收集Twitter和Weibo两个平台的传播数据；S2：根据传播数据构建有向无环图；S3：构造每一个平台的历史关系网络；S4：构造每一个平台下用户的传播特征；S5：修正信息聚合过程中邻居的特征权重；S6：对时序数据进行传播源预测；S7：使用基于指数采样的变分自编码器生成用户的决策空间分布；S8：使用基于双通道的KL散度约束Twitter和Weibo两个平台具有相似影响力的用户；S9：输出概率最高的节点为预测源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种跨平台的社交网络溯源方法
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