发明专利已授权

一种基于多信息节点图网络的短视频点击率预测方法

📄 申请号：CN202011333641.0 📄 发布日：2026/02/05

著录项目信息

申请日

2020-11-25

申请人

中国计量大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_735

IPC 分类号

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络点击率预测推荐系统

应用场景

短视频推荐, 内容分发, 在线广告, 用户行为预测, 个性化推荐

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摘要

本发明公开了一种基于多信息节点图网络的短视频点击率预测方法。该方法考虑序列中短视频的相同模态和不同模态之间的信息转换，提升短视频单一模态特征表征的准确性，进而提升预测的准确性。本方法主要由四个部分组成：第一部分根据所有用户历史的序列信息，构建短视频的多信息节点图网络；第二部分把当前序列的短视频输入网络，采用多信息节点图网络更新短视频不同模态特征表征；第三部分根据短视频多模态特征，采用长短期记忆网络生成用户在不同模态下的兴趣表征；第四部分融合不同模态下的兴趣表征生成用户兴趣表征，并预测用户对目标短视频的点击率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多模态动态路由的短视频点击率预测方法

当前第 / 件

一种基于门机制和多模态图网络的会话社交推荐方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_735)

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