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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411936642.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法是由陈晨;郭玫;郭天勇;侯春燕;吴一可;袁晓洁设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法，包括如下步骤：将社交媒体数据中的事件构建为静态传播图，并构造事件与标签样本对，形成谣言检测数据集；构建包含多维度融合信息的谣言动态传播图及动态增广图；获得谣言动态传播图表示及动态增广图表示；无监督对比学习，捕捉谣言动态传播图的表征信息及动态增广图的表征信息；通过深度神经分类模型进行谣言分类，完成社交媒体上的鲁棒性谣言检测。本发明提供的方法能够很好的利用动态传播图和动态增广图的时序信息，并且能够有效的利用对比学习获取图表征，从而更好地完成社交媒体上谣言检测任务。

本发明授权一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法在权利要求书中公布了：1.一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取社交媒体数据，将社交媒体数据中的事件构建为静态传播图，并构造事件与标签样本对，形成谣言检测数据集；S2：基于谣言检测数据集中的静态传播图构建包含多维度融合信息的谣言动态传播图及动态增广图；其中，构建包含多维度融合信息的谣言动态传播图的方法如下：S211：将每个事件按照时间跨度均等地分为多个时间快照，得到谣言动态传播图；S212：将事件的源帖作为时间快照的根节点，每个响应关系形成一条边，建立相应的传播图，建模谣言动态传播图的传播结构，从而构建包含多维度融合信息的谣言动态传播图；构建包含多维度融合信息的动态增广图的方法如下：S221：使用节点掩码的方式对每个时间快照进行图增广，获取相应的动态增广图；S222：依照时间的推移，上一个动态增广图的时间快照掩码的节点在下一个动态增广图的时间快照进行掩码操作，构建包含多维度融合信息的动态增广图；S3：将包含多维度融合信息的谣言动态传播图及动态增广图作为图编码器输入，并进行编码，按照如下方法最终获得谣言动态传播图表示及动态增广图表示；S31：对于给定的谣言动态传播图，图编码器的隐藏特征向量使用聚合函数式（1）进行更新编码： （1）；其中：表示图编码器在第层节点的隐藏特征向量，表示多层感知机对节点特征进行聚合和更新操作，表示学习参数，表示图编码器在第层的学习参数，表示图编码器在第层节点的隐藏特征向量，表示图编码器在第层节点的隐藏特征向量，表示图编码器节点的邻居节点；S32：图编码器根据式（2）获取第个时间快照的传播图表示，根据式（3）获取第个时间快照的增广图表示： （2）； 3；其中：表示第个时间快照的传播图节点表示，表示邻接矩阵，表示第个时间快照的传播图特征矩阵，表示第个时间快照的传播图表示，表示对括号中的内容获取图编码的节点表示，表示对括号中的内容取均值形成图表示,表示第个时间快照的增广图的节点表示，表示第个时间快照的增广图特征矩阵，表示第个时间快照的增广图的图表示；S33：根据第个时间快照的传播图表示获取同一个事件的动态传播图表示序列，根据第个时间快照的增广图的图表示获取同一个事件的动态增广图表示序列；S34：采用双向长短期记忆模型对前向和后向的动态传播图表示序列及动态增广图表示序列进行建模，捕获长期依赖关系并识别动态传播图及动态增广图的潜在模式；S35：将动态传播图及动态增广图的潜在模式中的前向状态和后向状态连接起来，得到双向长短期记忆模型的图表示，进而得到批处理的谣言动态传播图表示及批处理的动态增广图表示；S4：基于谣言动态传播图表示及动态增广图表示进行无监督对比学习，捕捉谣言动态传播图的表征信息及动态增广图的表征信息；S5：融合谣言动态传播图的表征信息及动态增广图的表征信息，通过深度神经分类模型进行谣言分类，完成社交媒体上的鲁棒性谣言检测。

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