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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于多层级复合评估模型的动态去重种子选择算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：CN116188079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310188202.2，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于多层级复合评估模型的动态去重种子选择算法是由杨文静;魏莹;彭进业;王琳;胡琦瑶;赵万青设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层级复合评估模型的动态去重种子选择算法在说明书摘要公布了：本发明属于社交网络影响力最大化技术领域，具体公开了一种基于多层级复合评估模型的动态去重种子选择算法，包括以下步骤：给定营销的预算L1，获取社交网络数据集，对数据集进行预处理，获得社交网络中节点之间的连接关系；对处理过后的数据集进行单个节点的影响力InfVi的计算；根据数据集中的节点影响力InfVi，将所有节点作为种子集并进行分级评估、根据决策函数的评估值进行排序；选出种子集seeds作为最初的活跃节点集合。本申请基于多层级复合评估模型的动态覆盖去重种子选择算法能够准确的反映现实生活中在社交网络投放广告的行为，能使影响范围更精确且广泛。

本发明授权一种基于多层级复合评估模型的动态去重种子选择算法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级复合评估模型的动态去重种子选择算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：给定营销的预算L1，获取社交网络数据集，对数据集进行预处理，获得社交网络中节点之间的连接关系； 步骤2：对预处理后的数据集进行单个节点的影响力计算； 步骤3：根据数据集中的节点影响力，将所有节点作为种子集并进行分级评估、根据决策函数的评估值进行排序； 步骤4：选出种子集seeds作为活跃节点集合； 步骤2中所述单个节点的影响力的计算函数采用以下公式： ； 其中，为营销内容所属领域与节点的历史发文内容所属领域之间的重合度，、分别表示权重系数，节点的特征向量中心性能够作为选择依据的概率为，其中=1； 所述步骤3中，种子集的分级评估包括： 步骤3.1：以为界,令,,当或时，对节点进行过滤，计算数据集中节点的的最高值与最低值，在最高值与最低值之间将低位节点进行过滤，余下节点作为候选种子集； 步骤3.2，将候选种子集按值从高至低按三等份均分，将大分量节点归为S类、中分量节点归为P类、小分量节点归为D类；设置S类、P类和D类节点选择成本分别为、、； 步骤3.3，根据数据集中各节点的以及选择此节点的成本，使用决策函数对候选种子集进行排序，决策函数如下： ； 式中，表示候选种子集的排序决策值，表示选择节点所需的成本； 所述步骤1中的预处理为使用有向有权图G=V,E表示社交网络中各节点之间的关系，其中，V表示节点集合，每个节点代表该社交网络中的用户，E表示节点间边的集合，每个边表示相连接的顶点之间的影响关系，边的权值表示该社交网络中两个用户之间的关系强度，用于在该社交网络中找出一个影响力最大的种子集Seeds，并且选择Seeds所需要的总花费不超过预算L1； 根据所述有向有权图G=V,E得出关系矩阵，计算每个节点的特征向量中心性,计算公式如下： ； 其中，是特征常数，表示的是关系矩阵的特征值λ对应的特征向量。

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