公开(公告)号：CN119180315A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411038018.0

申请日：2024-07-31

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 唐建新 ,  瞿继焘 ,  赵付青 ,  许天鹏 ,  李忱朔 ,  付佳强

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于数字经济与网络空间安全治理技术领域，具体为一种基于深度学习与结构演化代理的动态社会网络影响力传播最大化方法，包括如下步骤：收集社会网络数据，并通过用户关系建模为动态社会网络，根据不同需求的时间间隔，将网络划分为若干时间网络快照；设计网络结构演化代理方法，根据网络拓扑的变化以及节点选取策略，选取部分节点作为结构演化代理节点；利用随机扩散和卷积神经网络提取代理节点的局部拓扑结构，形成节点嵌入向量表示；通过图卷积神经网络，利用代理节点的信息增量更新历史节点嵌入向量，并预测节点影响力传播期望值，根据模型预测的影响力值，选取影响力最大的一组节点作为当前网络快照的种子集；重复上述步骤，为整个动态网络选取一组种子集，为社会网络影响力传播与控制提供决策依据。