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申请/专利权人：电子科技大学;喀什地区电子信息产业技术研究院
摘要：本发明属于大数据处理技术领域，公开了一种基于超图检索增强的多模态社交媒体流行度预测方法，首先构建包含图像内容、文本内容和UGC属性信息的UGC记忆库；再从记忆库中检索出与目标UGC相关的若干实例，生成实例集；将生成的实例集转换成以目标UGC为中心的超图，并进行视觉模态和文本模态两种模态的模态内传播与模态间传播，得到更新后的视觉模态和文本模态表示；将目标UGC分别与更新后的视觉模态和文本模态表示进行级联，并经交叉注意力机制处理得到丰富化后的UGC表示，基于此得到流行度预测值。本发明基于属性感知的检索增强实例，并通过模态内传播与模态间传播有效地学习多模态表示，以丰富目标UGC的表示，增强社交媒体流行度预测任务。
主权项：1.一种基于超图检索增强的多模态社交媒体流行度预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1，构建包含图像内容、文本内容和UGC属性信息的UGC记忆库；S2，从记忆库中检索出与目标UGC相关的若干实例，生成实例集；S3，将生成的实例集转换成以目标UGC为中心的超图，其中每个实例形成一个节点；依据构建的超图，进行视觉模态和文本模态两种模态的模态内传播与模态间传播，得到更新后的视觉模态和文本模态的表示；S4，将目标UGC分别与更新后的视觉模态和文本模态表示进行级联，并经交叉注意力机制处理得到丰富化后的UGC表示；再依据丰富化后的UGC表示得到流行度预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 喀什地区电子信息产业技术研究院 一种基于超图检索增强的多模态社交媒体流行度预测方法
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