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龍圖騰網獲悉四川大學申請的專利一種基于多關系圖卷積網絡的社交機器人檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115952343B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211622290.4，技術領域涉及：G06F16/951；該發明授權一種基于多關系圖卷積網絡的社交機器人檢測方法是由陳興蜀;馮松;唐文佚;唐瑞;王海舟;王文賢;李沁東設計研發完成，并于2022-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多關系圖卷積網絡的社交機器人檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多關系圖卷積網絡的社交機器人檢測方法，包括以下步驟：步驟1：針對Twitter平臺開發分布式爬蟲，采集用戶數據并構建數據集；步驟2：基于采集的用戶數據進行特征提取，包括用戶檔案特征、用戶摘要特征、用戶關系特征；步驟3：基于提取的用戶特征和關系特征，構建多關系社交網絡圖；步驟4：基于提取的用戶特征和多關系社交網絡圖，構建多關系圖卷積神經網絡模型；步驟5：基于構建的多關系圖卷積神經網絡模型，進行訓練及測試。本發明解決了當前檢測方法對用戶表征不足，無法檢測新一代社交機器人的問題，實現了對真實網絡環境中的機器人進行準確的檢測，有助于維護社交網絡平臺的日常秩序，減少社交機器人帶來的非法影響。

本發明授權一種基于多關系圖卷積網絡的社交機器人檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多關系圖卷積網絡的社交機器人檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：通過分布式爬蟲采集社交平臺用戶數據并構建數據集； 步驟2：基于采集的用戶數據進行用戶特征提取，包括用戶檔案特征、用戶摘要特征和用戶關系特征； 步驟3：基于提取的用戶檔案特征、用戶摘要特征和用戶關系特征，構建多關系社交網絡圖； 步驟4：基于提取的用戶特征和多關系社交網絡圖，構建多關系圖卷積神經網絡模型； 步驟5：基于構建的多關系圖卷積神經網絡模型，進行訓練及測試； 所述步驟2具體包括： 步驟2.1：提取用戶檔案特征：對于用戶u，將粉絲數、關注數、推文數、點贊數作為數值型檔案特征digu；是否為默認檔案、是否為默認頭像、是否開啟隱私保護、是否已驗證、是否有擴展鏈接則作為類別型檔案特征catu； 步驟2.2：提取用戶摘要特征：使用TextRank算法從用戶推文中提取出關鍵的代表用戶行為的內容，即用戶摘要特征；對于用戶u，其摘要特征表達為absu； 步驟2.3：提取用戶關系特征：針對采集的用戶關系和推文信息，提取用戶間的6種關系：關注、被關注、點贊、轉發、評論和回復，并將其放入邊集合E中； 所述提取用戶摘要特征具體包括： 步驟2.2.1：推文句子嵌入：對于用戶u，將其所有推文整體看作同一個文檔信息進行處理，并對其實行文本分割，將文本拆分為具有完整意義的句子，即用戶u的所有推文表示為：Tu＝{s1,s2,…,sm}，其中m表示用戶u所有推文進行句子拆分后得到的句子數量；然后對句子si進行分詞并去除停用詞、標點、數字、特殊符號，分詞后句子si表示為：si＝{w1,w2,…,wn}；最后使用預訓練好的Glove詞向量模型得到句子si的向量表示： 其中，表示句子si分詞后的第p個詞wp的詞向量，由Glove詞向量模型直接得到，n表示句子si分詞后得到的詞數量； 用戶推文嵌入最終表示為： 其中，Dw表示詞向量的嵌入維度； 步驟2.2.2：句子圖模型構建：將句子作為圖的節點，并利用余弦相似度計算兩個句子向量和之間的相似度，作為兩句子節點之間邊的權重wij，計算方法如下： 其中，*表示對兩個向量求內積，|·|表示對該向量求模； 步驟2.2.3：圖節點權重計算：計算得到所有邊的權重之后，將其代入以下公式中進行句子權重即節點權重的計算： 其中，對于某個句子節點vi，其權重值表示為Wvi，指向該句子節點以及該句子節點指向的句子節點集合分別表示為Invi和Outvi；系數d為由某一句子節點指向另一句子節點的概率，其值在0～1之間；vj為指向句子節點vi的句子節點，vk為句子節點vi指向的句子節點，wjk為連接句子節點vj和句子節點vk之間邊的權重；wij為連接句子節點vi和句子節點vj之間邊的權重； 步驟2.2.4：用戶摘要提取：對于圖中各個句子即圖節點的權重計算，首先賦予相應圖節點一個初始的權重值，然后根據上述節點權重計算公式進行迭代計算直至收斂；最后，根據句子權重值將所有句子進行排序，并選擇排名前top的句子構成用戶摘要信息，表示為：

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