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龙图腾网获悉维特创科有限公司申请的专利一种融合热点分析的社交缓存检索系统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：CN120994918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511093504.7，技术领域涉及：G06F16/957；该发明授权一种融合热点分析的社交缓存检索系统是由曾劲朗;柯斌设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合热点分析的社交缓存检索系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据缓存技术领域，具体为一种融合热点分析的社交缓存检索系统，包括：热度建模单元，所述热度建模单元用于获取热点事件集合，对所述热点事件集合中各个所述热点事件进行热度建模，以得到所述热点事件的热度特征；社交关联单元，所述社交关联单元用于获取用户集合，根据所述热点事件集合和所述用户集合之间的交互行为构建用户‑内容二分图。本发明通过热度建模单元和传播计算单元，能够根据用户行为和历史数据对热点事件进行热度建模，并使用热度预测模型预测未来时刻的热点事件热度，从而能够提前识别出即将成为热点的事件，并根据预测结果为这些事件分配更多的缓存资源。

本发明授权一种融合热点分析的社交缓存检索系统在权利要求书中公布了：1.一种融合热点分析的社交缓存检索系统，其特征在于，包括： 热度建模单元1，所述热度建模单元1用于获取热点事件集合，对所述热点事件集合中各个所述热点事件进行热度建模，以得到所述热点事件的热度特征； 社交关联单元2，所述社交关联单元2用于获取用户集合，根据所述热点事件集合和所述用户集合之间的交互行为构建用户-内容二分图，根据所述用户-内容二分图确定所述热点事件集合中各个所述热点事件的全局社交关联度； 传播计算单元3，所述传播计算单元3用于根本预先训练的热度预测模型对所述热点事件的热度特征进行热度预测，以得到所述热点事件的未来时刻热度特征，根据传染病模型对所述热点事件的未来时刻热度特征进行内容传播，以得到所述热点事件的扩散概率； 缓存计算单元4，所述缓存计算单元4用于根据所述热点事件的全局社交关联度、未来时刻热度特征和扩散概率定义缓存效用函数，根据所述缓存效用函数确定所述热点事件集合中各个所述热点事件的缓存效用值； 所述系统还包括： 社交缓存单元5，所述社交缓存单元5用于根据所述热点事件的缓存效用值确定热点事件列表和非热点事件列表，将所述热点事件列表存储至本地缓存，将所述非热点事件列表存储至缓存集群中各个缓存节点中； 检索请求单元6，所述检索请求单元6用于获取检索请求，将所述检索请求与所述本地缓存中的热点事件相匹配，若未匹配成功，则根据分布式哈希表向预设跳数内缓存效用值最高的缓存节点发送查询请求； 所述用户的社交影响力权重的计算公式如下： ； 其中，表示用户集合中第个用户对热点事件集合中第个热点事件的社交影响力权重，表示用户集合中第个用户对热点事件集合中第个热点事件的转发量，表示用户集合对热点事件集合中第个热点事件的总转发量； 所述热点事件的热度特征的计算公式如下： ； 其中，表示在时间滑动窗口内热点事件的热度特征，表示可调整的优化权重，表示用户对热点事件集合中第个热点事件的热点事件访问次数，表示用户对热点事件集合的热点事件总访问次数，表示用户在时间滑动窗口内对热点事件集合中第个热点事件的交互行为强度，表示求取最大值函数； 根据所述用户-内容二分图确定所述热点事件集合中各个所述热点事件的全局社交关联度，包括： 根据所述用户-内容二分图中所有节点的最终的稳态影响力的最大值和最小值对所述节点的最终的稳态影响力进行归一化，以得到所述节点的全局社交关联度，即得到所述热点事件的全局社交关联度； 所述热度预测模型采用LSTM网络，所述热点事件的扩散概率的计算公式如下： ； 其中，表示热点事件的扩散概率，表示预设的密度系数，表示预设的衰减因子，表示热点事件的全局社交关联度，表示未来时刻热度特征； 所述热点事件的缓存效用值的计算公式如下： ； 其中，表示热点事件的缓存效用值，表示预设的权重因子，表示热点事件的数据大小。

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