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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种多模态时空相关性隐私保护的社区发现方法及装置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：CN119760451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510233249.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种多模态时空相关性隐私保护的社区发现方法及装置是由魏建好;李一骁;张锦;刘利枚;李闯;文艳华;吴鑫设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态时空相关性隐私保护的社区发现方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种多模态时空相关性隐私保护的社区发现方法及装置，涉及数据安全领域，具体包括：基于避免模态松弛的多模态时空对比学习隐私保护方法，融合多模态时空特征嵌入，同时采用拉普拉斯‑高斯机制扰动多模态嵌入；基于多层次多模态用户关联增强方法，以获得模态内部和模态之间的多层时空相关性，增强了多社区用户交互特征；基于自适应衰减的梯度时空相关保护方法，保护模型梯度时空相关性并保证模型训练鲁棒性；基于图神经网络的时空社区发现，实现高可用性的多模态社区发现。通过本公开的方案，基于差分隐私性质，本发明的方法满足差分隐私，提高了多模态社区发现的安全性和有效性。

本发明授权一种多模态时空相关性隐私保护的社区发现方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态时空相关性隐私保护的社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：基于避免模态松弛的多模态时空对比学习隐私保护方法，提取本地社区用户多模态数据的时空相关性，避免模态松弛的干扰并融合多模态嵌入，加入拉普拉斯-高斯噪声，保护多模态融合嵌入时空相关性隐私；所述基于避免模态松弛的多模态时空对比学习隐私保护方法，具体为通过随机概率交替学习本地社区用户的单模态信息，采用深度图信息编码器提取模态间的时空相关性，并根据模态信息和时空相关性特征融合多模态特征嵌入；步骤二：基于多层次多模态用户关联增强方法，根据多社区用户的多模态融合嵌入，构建基于模态内和模态间的时空关联增强矩阵，从而增强用户交互特征的表示；步骤三：基于自适应衰减的梯度时空相关保护方法，引入自适应衰减的高斯噪声，保护时空梯度的隐私性；步骤四：基于图神经网络的时空社区发现方法，深入挖掘用户与社区之间、用户与用户之间的时空交互特征，进行多模态社区发现。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南工商大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。