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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种全方位、多信息融合的短视频价值评估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：CN116704398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310454011.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种全方位、多信息融合的短视频价值评估方法是由张三义;张宇锟;王川;操晓春设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全方位、多信息融合的短视频价值评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全方位、多信息融合的短视频价值评估方法。本发明利用训练集训练短视频价值评估模型，所述短视频价值评估模型包括多模态特征提取模块、多模态特征融合模块和短视频流量预测模块；本发明对短视频作者姓名、作者签名、视频标题、作者头像、视频封面、视频内容等多方面进行特征学习、表达融合，形成短视频的统一表达，并对短视频的点赞、转发、评论热度进行预估，实现对短视频的市场价值、内容价值等版权价值的有效预测，提升短视频平台的视频质量，增强短视频平台的流量热度，创造更高的经济价值。

本发明授权一种全方位、多信息融合的短视频价值评估方法在权利要求书中公布了：1.一种全方位、多信息融合的短视频价值评估方法，其步骤包括： 1获取短视频样本集合其中，对于每一短视频样本i，其包含作者姓名作者签名短视频标题作者头像短视频封面图像短视频Vi、短视频评论数真值点赞数真值分享数真值N为样本总数； 2利用所述短视频样本集合中的短视频样本训练短视频价值评估模型，所述短视频价值评估模型包括多模态特征提取模块、多模态特征融合模块和短视频流量预测模块；其中，对于输入的短视频样本i，所述多模态特征提取模块提取该短视频样本i的图像特征、文本特征和视频特征并将其输入所述多模态特征融合模块进行融合，得到该短视频样本i的多模态融合特征并将其输入到所述短视频流量预测模块，预测该短视频样本i的点赞数、评论数和分享数；然后利用损失函数计算损失值优化所述短视频价值评估模型；和分别用于计算短视频的点赞数损失、评论数损失和分享数损失；其中得到该短视频样本i的多模态融合特征的方法为： 21所述多模态特征融合模块首先将该短视频样本i的图像特征、文本特征和视频特征映射到一个统一特征空间进行对齐； 22采用自适应渐进式结构化关联关系挖掘机制，对对齐后的图像特征、文本特征和视频特征进行全局关联挖掘，得到进行特征融合的关联关系表达； 23基于所述关联关系表达，自适应结构化地融合对齐后的图像特征、文本特征和视频特征； 24重复步骤22～23多次，实现渐进式的多模特征融合，得到该短视频样本i的多模态融合特征； 3对于一待评估的短视频v，获取该短视频v中的作者头像特征fprof、短视频封面图像特征fcover、作者姓名特征fname、作者签名特征fsign、短视频标题特征ftitle和视频特征表达fcontent输入到步骤2优化后的所述短视频价值评估模型，预测得到该短视频v的市场价值，即点赞数、评论数和分享数。

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