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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种社交网络推断方法及安全监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：CN121562831B 。

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：202610064134.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种社交网络推断方法及安全监测方法是由吕琳媛;梁潇潇;范天龙设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络推断方法及安全监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社交网络推断方法及安全监测方法，涉及网络识别技术领域。一种社交网络推断方法，包括：在博弈动力学系统中，收集所有节点的收益时序特征数据；计算所有节点参考度组成的参考度序列；抑制节点i的行为，获取抑制节点i后所有节点的新收益时序特征数据；基于抑制节点i之后得到的所有节点的新收益时序特征数据获取新的参考度序列；将抑制节点i后获取的新的参考度序列与节点的参考度序列进行对比，找出参考度发生变化的节点，从而得到与节点i相连接的网络节点，同时判断与节点i相连的隐藏节点个数，最终推断出整个社交网络的网络结构，捕捉在非线性动力学系统中的复杂网络结构，深入挖掘节点之间的连接信息，提升了准确性和全面性。

本发明授权一种社交网络推断方法及安全监测方法在权利要求书中公布了：1.一种社交网络推断方法，其特征在于，包括： S1：在博弈动力学系统中，将社交平台用户账户视为节点，将账户之间的交互视为节点之间的连接；收集所有节点的收益时序特征数据；其中，每个节点的收益时序特征数据由对应节点在设定时间内的若干个时间点的收益构成；收益指节点基于其自身策略与邻居节点策略交互所获得的回报； S2：基于每个节点的收益时序特征数据在频域上通过收益频域特征数据获取每个节点的强度，并进行迭代计算所有节点参考度组成的参考度序列； S3：在博弈动力学系统中抑制节点i的行为，获取抑制节点i后所有节点的新收益时序特征数据；参照步骤S2获取抑制节点i后得到的新的参考度序列； S4：将抑制节点i后获取的新的参考度序列与参考度序列进行对比，找出参考度下降的节点，从而得到与节点i相连接的网络节点，同时基于参考度下降的节点数量与节点i的重构度进行比较，识别是否有隐藏节点与节点i相连并判断与节点i相连的隐藏节点个数；隐藏节点即隐藏的用户账户； S5：按照步骤S3-S4的操作流程，对于博弈动力学系统中的每个节点进行动力学行为抑制，计算每个节点的邻接信息以及隐藏连接信息，从而得到整个网络的结构推断和隐藏节点的识别结果； 步骤S2包括： S21：基于每个节点的收益时序特征数据获取每个节点的收益频域特征数据，计算公式为： 其中，w为虚数单位；T为时间序列的长度；t为时间索引；Pit为节点i在时间t处的收益；f为频率索引，；为节点在频率索引处的复数傅里叶系数，也即收益频域特征数据；e为自然对数的底数； S22：基于节点i在所有频域上的收益频域特征数据获取节点i的强度；节点i的强度Si的表达式为： 其中，F为频率索引集合；为取模操作； S23：基于每个节点的强度组合形成的强度向量进行迭代计算，获取节点的参考度序列K，节点的参考度序列包括所有节点的参考度； 步骤S4包括： S41：将抑制节点i后获取的新的参考度序列与参考度序列中每个节点的参考度一一进行对比，查找新的参考度序列中参考度发生下降的节点，并建立参考度下降节点集合Vd，且邻居节点； S42：根据参考度下降节点集合中的节点将节点i的邻接矩阵M中的邻接信息进行填充，即对任意，，从而构建与节点i相连接的节点网络； S43：将新的参考度序列中参考度发生下降的节点数量Nd与节点i的重构度进行比较；如果，则得出节点i不存在隐藏节点；如果Nd，计算得出与节点i连接的隐藏节点数量Li=-Nd。

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