发明专利已授权

基于双动态图卷积网络时空特征学习的网络谣言检测方法

Name: 基于双动态图卷积网络时空特征学习的网络谣言检测方法
Brand: 江西财经大学
SKU: 2025100233870
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510023387.0 📄 发布日：2026/06/25

著录项目信息

申请日

2025-01-07

公开号

CN119474997A

公开日

2025-02-18

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06N3_0464 , G06F18_25 ,

技术画像

所属领域

谣言检测图卷积网络时空特征学习人工智能算法检测方法谣言检测

应用场景

网络谣言检测, 社交网络分析, 舆情监测, 虚假信息治理, 内容安全

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摘要

本发明提出基于双动态图卷积网络时空特征学习的网络谣言检测方法，该方法包括：将事件根据时间转化为预设个数的传播结构；通过传播结构构成用户交互图和信息传播图；利用卷积网络分别对用户交互图和信息传播图进行学习，得图特征；将上一层的图特征与下一层的根节点特征向量进行拼接，得到增强后图特征；通过时序融合单元，得到时序融合单元的输出特征；基于时序融合单元的输出特征进一步的到事件的最终特征；最后通过多层感知机，得到分类结果。本发明不仅能够全面捕捉信息传播和用户交互的时空特征，还能有效融合内容特征、传播特征和用户特征，提升谣言检测的精度，尤其在早期检测阶段表现出显著优势。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119474997A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种可连续上下料的食品菌烘干室

当前第 / 件

一种具有降噪结构的冷却水泵

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