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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于去噪图自编码器的无监督社交媒体摘要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：CN115017299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210393787.7，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于去噪图自编码器的无监督社交媒体摘要方法是由贺瑞芳;刘焕宇;王浩成设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去噪图自编码器的无监督社交媒体摘要方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于去噪图自编码器的无监督社交媒体摘要方法，根据社会学理论构建帖子级别社交关系网络，并利用预训练BERT模型获得帖子的内容编码，作为帖子的初始内容表示；定义两种噪声关系种类并设置相应的噪声函数，构建出带有噪声关系的伪社交关系网络；将采样得到的伪社交关系网络实例与帖子的初始内容表示同时作为残差图注意力网络编码器的输入，残差图注意力网络编码器根据帖子的初始内容表示与社交关系对帖子进行编码，得到帖子的向量表示；构建解码器，残差图注意力网络编码器与解码器共同构成了去噪图自编码器结构，去噪图自编码器能够学习移除帖子级别社交关系网络中的噪声关系，最终得到准确的帖子表示；采用基于稀疏重构的摘要抽取器进行最终摘要的选择。

本发明授权一种基于去噪图自编码器的无监督社交媒体摘要方法在权利要求书中公布了：1.一种基于去噪图自编码器的无监督社交媒体摘要方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据社会学理论构建帖子级别社交关系网络，定义帖子级别社交关系网络中无噪声关系，即为真实的社交关系网络，并利用预训练BERT模型获得帖子的内容编码，作为帖子的初始内容表示；S2、根据用户社交行为及习惯，定义出虚假关系和潜在关系两种噪声关系种类；通过设置相应的噪声函数，向原始帖子级别社交关系网络中添加虚假关系与潜在关系的实例，构建出带有噪声关系的帖子级别的社交关系网络，称为伪社交关系网络；对生成的若干伪社交关系网络进行采样，并将采样得到的伪社交关系网络实例与帖子的初始内容表示同时作为残差图注意力网络编码器的输入，残差图注意力网络编码器包含多头注意力机制，残差图注意力网络编码器根据帖子的初始内容表示与社交关系对帖子进行编码，得到帖子的向量表示；虚假关系和潜在关系两种噪声关系的定义如下：a虚假关系：如果两个帖子之间具有社交关系，但是它们在内容上的相关性小于设定的阈值，则定义这两个帖子之间的社交关系为虚假关系；b潜在关系：如果两个帖子之间没有社交关系，但是它们在内容上的相关性大于设定的阈值，则定义这两个帖子之间具有潜在关系；设置虚假关系对应的噪声函数为关系插入，设置潜在关系的噪声函数为关系丢失，具体如下：c关系插入：对于帖子级别社交关系网络中任意两个不相连的帖子节点，随机为它们增加一条边，将这两个节点相连；d关系丢失：对于帖子级别社交关系网络中任意两个相连的帖子节点，随机移除它们之间的边；通过向真实的社交关系网络中添加噪声关系的实例，构造伪社交关系网络作为训练数据S3、构建解码器，解码器与残差图注意力网络编码器共同构成了去噪图自编码器；解码器根据帖子的向量表示重构真实的社交关系网络以捕捉帖子之间的社交关系信息，同时重构帖子与其所包含单词之间的语义关系以捕捉帖子的文本内容信息；重构的是未加噪声关系的真实的社交关系网络，残差图注意力网络编码器与解码器能够学习排除帖子级别社交关系网络中的噪声关系，最终得到准确的帖子表示；S4、根据步骤S3得到的帖子表示，采用基于稀疏重构的摘要抽取器进行最终摘要的选择，迭代地选择得分最高的帖子加入最终的摘要集合，重复这个过程直到达到摘要的长度限制。

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