一种基于认知协同的跨域谣言预测方法

本发明属于社交网络信息传播预测技术领域，具体涉及一种基于认知协同的跨域谣言预测方法，包括：获取历史时间窗口内的跨域谣言传播动态图、用户行为特征和传播域信息；基于社区发现、认知深度、认知广度和信息可信度生成用户初始认知画像，并通过跨域对比学习进行认知表示对齐；根据当前传播拓扑聚合邻居认知状态，结合反谣言暴露信号更新用户动态认知状态；依据传播热度、桥接中心性和节点影响力生成连续型时变博弈抑制矩阵；基于用户动态认知状态和博弈抑制矩阵更新传播拓扑边权，并通过动态图神经网络和时间卷积网络输出未来传播态势预测结果。本发明能够刻画用户认知、博弈抑制和传播拓扑之间的闭环反馈关系，提高跨域谣言传播预测的稳定性和可解释性。