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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于原生-衍生話題遷移學習的關鍵元素影響力發現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：CN115757518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202211496022.2，技術領域涉及：G06F16/2457；該發明授權一種基于原生-衍生話題遷移學習的關鍵元素影響力發現方法是由余翔;郭貞惠;肖云鵬;龐育才;王蓉;李茜;段思睿;李暾設計研發完成，并于2022-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于原生-衍生話題遷移學習的關鍵元素影響力發現方法在說明書摘要公布了：本發明屬于數據挖掘技術領域，涉及一種基于原生?衍生話題遷移學習的關鍵元素影響力發現方法，包括從社交平臺提供的API接口中獲取包含原生話題和衍生話題的信息以及相關用戶信息；構建衍生話題早期傳播網絡拓撲結構及傳播時序，包括用聯合分布自適應方法對原生話題和衍生話題內容空間進行跨領域特征適配，并考慮衍生話題早期數據稀疏，用對抗遷移學習方法對網絡結構進行補償；構建衍生話題的消息?路徑?用戶三元關聯圖并進行循環迭代打分，對衍生話題的關鍵元素影響力大小排序；本發明可以及時準確地挖掘衍生話題爆發早期的關鍵元素，本發明也可以廣泛應用于精準投放商品廣告、發現重要致病基因、預測熱門研究成果和阻止計算機病毒傳播等。

本發明授權一種基于原生-衍生話題遷移學習的關鍵元素影響力發現方法在權利要求書中公布了：1.一種基于原生-衍生話題遷移學習的關鍵元素影響力發現方法，其特征在于，包括以下步驟： 從社交平臺提供的API接口中獲取包含原生話題和衍生話題的信息以及相關用戶信息； 構建衍生話題早期傳播網絡拓撲結構及傳播時序，包括用聯合分布自適應方法對原生話題和衍生話題內容空間進行跨領域特征適配，該過程的優化目標表示為： 其中，X表示原生話題和衍生話題合并的數據；C表示樣本類別的數量；Mc表示類與類之間的最大均值差異矩陣；λ表示正則項參數；I表示單位矩陣；W表示原生話題和衍生話題內容空間的共享特征；Θ為拉格朗日乘子，H是中心矩陣； 并考慮衍生話題早期數據稀疏，用對抗遷移學習方法對網絡結構進行補償，具體包括以下步驟： 構建每個節點的結構特征向量，一個節點的結構特征向量由該節點的節點結構和節點影響力構成； 構建包括特征提取器Gf、標簽分類器Gy和域判別器Gd的對抗遷移學習網絡； 通過特征提取器從節點的結構特征向量中提取特征，標簽分類器通過提取的特征進行分類，域判別器通過提取的特征來源于原生話題還是衍生話題； 在補償過程中，特征提取器最小化標簽分類器誤差，并最大化域判別器的分類誤差； 構建衍生話題的消息-路徑-用戶三元關聯圖，表示為： 為用戶到路徑的轉移概率矩陣表示為： 為路徑到用戶的轉移概率矩陣表示為： 為路徑到用戶的轉移概率矩陣表示為： 為消息到路徑的轉移概率矩陣，表示為： 其中，U為用戶集合，P為路徑集合，M為消息集合；simmi,pj表示第i條消息向量與第j條路徑向量之間的相似度矩陣；Nmi表示與第i條消息有轉移關系的路徑類型節點集合；simpj,mi表示第j條路徑向量與第i個消息向量之間的相似度矩陣；Npj表示與第j條路徑有轉移關系的用戶類型節點集合；simpj,uk表示第j條路徑向量與第i個用戶向量之間的相似度矩陣；Nuk表示與第k個用戶有轉移關系的路徑類型節點集合； 并進行循環迭代打分，對衍生話題的關鍵元素影響力大小排序。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。