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龙图腾网恭喜杭州知识矩阵信息科技有限公司申请的专利新媒体内容价值评估方法、装置及计算机设备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：CN119128464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411599362.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权新媒体内容价值评估方法、装置及计算机设备是由丁肇亮;王聪;史晓薇;房樑设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本新媒体内容价值评估方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了新媒体内容价值评估方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取待评估新媒体内容；对所述待评估新媒体内容进行预处理，以得到预处理结果；对所述预处理结果进行特征提取，以得到提取结果；将所述提取结果输入至反事实因果推断模型内预测内容设计策略，以得到预测结果；所述反事实因果推断模型是通过定义干预措施和结果，结合新媒体内容与消费者反馈的数据，利用因果表示学习算法，构建特征表示并优化误差所得的，用于实现对不同内容设计策略下消费者反馈变化的预测。根据所述预测结果生成价值评估报告；输出所述价值评估报告。通过实施本发明的方法可实现提高知识分享型博主价值评估的准确性和可靠性。

本发明授权新媒体内容价值评估方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.新媒体内容价值评估方法，其特征在于，包括：获取待评估新媒体内容；对所述待评估新媒体内容进行预处理，以得到预处理结果；对所述预处理结果进行特征提取，以得到提取结果；将所述提取结果输入至反事实因果推断模型内预测内容设计策略，以得到预测结果；根据所述预测结果生成价值评估报告；输出所述价值评估报告；所述反事实因果推断模型是通过定义干预措施和结果，结合新媒体内容与消费者反馈的数据，利用因果表示学习算法，构建特征表示并优化误差所得的，用于实现对不同内容设计策略下消费者反馈变化的预测；所述反事实因果推断模型的训练过程包括：定义干预措施和预期结果；获取新媒体历史内容以及对应的消费者反馈数据，以得到初始的可观测数据；基于因果表示学习算法学习，结合初始的可观测数据，进行样本特征因果关系表示学习，解决因事实和反事实样本分布不一致问题导致的表示学习偏差，以得到学习结果；构建神经网络模型；利用所述学习结果对所述神经网络模型进行训练，以得到反事实因果推断模型；获取新媒体历史内容以及对应的消费者反馈数据之后，整体的因果表示和推断模型还包括：通过稀疏重加权处理降级非因果特征的影响；通过差异距离设计平衡事实结果和反事实结果；对所述初始的可观测数据通过误差最小化与正则化的方法以及增加惩罚项方式进行更新；所述神经网络模型采用全连接的ReLU层结构，并使用RMSProp算法进行优化，以得到反事实因果推断模型；所述神经网络模型训练过程所使用的损失函数采用交替子梯度下降法进行优化。

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