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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于雙域感知結(jié)構(gòu)特征融合學(xué)習(xí)的謠言檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120277541B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510756596.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)基于雙域感知結(jié)構(gòu)特征融合學(xué)習(xí)的謠言檢測方法是由紀(jì)淑娟;趙守昊;呂建東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于雙域感知結(jié)構(gòu)特征融合學(xué)習(xí)的謠言檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于雙域感知結(jié)構(gòu)特征融合學(xué)習(xí)的謠言檢測方法，屬于自然語言處理和信息傳播技術(shù)領(lǐng)域。其包括以下步驟：獲取社交媒體消息事件數(shù)據(jù)集，構(gòu)建帖子傳播網(wǎng)絡(luò)圖和用戶社交網(wǎng)絡(luò)圖，提取帖子傳播特征和用戶社交特征；利用傳播密度峰值和斜率劃分法識(shí)別謠言擴(kuò)散的關(guān)鍵時(shí)間窗口，提取子結(jié)構(gòu)特征；通過互注意力機(jī)制對(duì)子特征進(jìn)行處理，得到融合特征；通過融合特征構(gòu)建投影矩陣，采用投影矩陣對(duì)融合特征進(jìn)行加權(quán)求和得到交互特征，進(jìn)而生成第一加權(quán)帖子傳播特征和第一加權(quán)用戶社交特征，經(jīng)過同質(zhì)交互信息建模，得到最終的同質(zhì)交互綜合表示，然后與原始推文特征拼接后進(jìn)行分類，得到謠言檢測結(jié)果。本發(fā)明能夠提高謠言檢測的精度和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于雙域感知結(jié)構(gòu)特征融合學(xué)習(xí)的謠言檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙域感知結(jié)構(gòu)特征融合學(xué)習(xí)的謠言檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.獲取社交媒體消息事件數(shù)據(jù)集，基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建帖子傳播網(wǎng)絡(luò)圖和用戶社交網(wǎng)絡(luò)圖，通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)編碼器分別提取帖子傳播特征和用戶社交特征； S2.利用傳播密度峰值和斜率劃分法識(shí)別謠言擴(kuò)散的關(guān)鍵時(shí)間窗口，從帖子傳播網(wǎng)絡(luò)圖和用戶社交網(wǎng)絡(luò)圖中提取相關(guān)的子結(jié)構(gòu)特征； S3.通過互注意力機(jī)制對(duì)帖子傳播子特征和用戶社交子特征進(jìn)行處理，得到帖子傳播融合特征和用戶社交融合特征； S4.通過帖子傳播融合特征和用戶社交融合特征構(gòu)建投影矩陣，然后采用投影矩陣對(duì)帖子傳播融合特征和用戶社交融合特征進(jìn)行加權(quán)求和得到帖子傳播交互特征和用戶社交交互特征，進(jìn)而生成第一加權(quán)帖子傳播特征和第一加權(quán)用戶社交特征； S5.對(duì)第一加權(quán)帖子傳播特征和第一加權(quán)用戶社交特征進(jìn)行同質(zhì)交互信息建模，得到最終的同質(zhì)交互綜合表示； S6.將最終的同質(zhì)交互綜合表示與原始推文特征拼接后，輸入謠言檢測模塊進(jìn)行分類，得到謠言檢測結(jié)果。

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