发明专利 已授权

基于异构传播结构与动态特征融合的谣言检测方法和系统

📄 申请号:CN202610007380.4 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2026-01-06
公开号
CN121456774B
公开日
2026-03-31
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

社交媒体治理, 舆情监控, 网络内容安全, 虚假信息检测, 公共安全

摘要

本发明公开了一种基于异构传播结构与动态特征融合的谣言检测方法和系统,属于计算机技术、人工智能及社交网络分析领域。方法步骤如下:提取用户和帖子静态特征,计算用户和帖子动态特征,融合静动态特征获得动态融合特征。通过动态融合特征构建异构图序列,利用异构图卷积网络进行卷积更新,输出异构图特征矩阵。然后利用图注意力网络处理有向传播树,获得传播级联全局表征。将异构图特征和传播级联特征进行跨时步交互,生成异构图表示和传播级联表示;最后进行拼接获得最终表示,输入谣言分类模型,获得预测结果。本发明在多种复杂社交场景下的卓越表现,验证了其作为一种高效、精准且具备优秀早期预警能力的谣言检测方法的可行性和有效性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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