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龙图腾网获悉南京深度智控科技有限公司申请的专利基于人工智能的多模态数据分析图表生成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：CN120125707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510611568.5，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权基于人工智能的多模态数据分析图表生成方法是由李辉;常晓敏设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多模态数据分析图表生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及分析图表生成技术领域，尤其涉及基于人工智能的多模态数据分析图表生成方法，方法包括：获取多模态数据分析图表样本集合，多模态数据分析图表样本集合中的单个分析图表样本元素包含四种模态数据，具体为文本数据、图像数据、音频数据以及结构化数据；对单个分析图表样本元素进行预处理以及多模态特征融合操作，输出多模态数据分析图表样本集合的特征矩阵；构建重要值预测模型，预测分析图表样本元素的重要值，并计算单个分析图表样本元素的重要性系数；构建传播力预测模型，预测分析图表样本元素的传播力，并计算单个分析图表样本元素的传播力系数；计算分析图表生成的优先级系数，确保高优先级的分析图表优先生成。

本发明授权基于人工智能的多模态数据分析图表生成方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的多模态数据分析图表生成方法，其特征在于：包括以下具体步骤： S1、获取多模态数据分析图表样本集合，所述多模态数据分析图表样本集合中的单个分析图表样本元素包含四种模态数据，所述四种模态数据具体为文本数据、图像数据、音频数据以及结构化数据； S2、对于多模态数据分析图表样本集合中的单个分析图表样本元素进行预处理以及多模态特征融合操作，输出多模态数据分析图表样本集合的特征矩阵； S3、构建重要值预测模型，预测分析图表样本元素的重要值，并根据重要值预测结果，计算单个分析图表样本元素的重要性系数； S4、构建传播力预测模型，预测分析图表样本元素的传播力，并计算单个分析图表样本元素的传播力系数； S5、基于分析图表样本元素的重要性系数和传播力系数，计算分析图表生成的优先级系数，并动态分配计算资源，确保高优先级的分析图表优先生成； 所述S3包括以下具体步骤： S31、为多模态数据分析图表样本集合中的单个分析图表样本元素标注重要值标签，得到重要值标签向量，其中，为单个分析图表样本元素的重要值标签值； S32、构建输入为多模态数据分析图表样本集合M的特征矩阵X，输出为单个分析图表样本元素重要值的重要值预测模型，所述重要值预测模型以单个分析图表样本元素对应的重要值作为预测目标，以最小化预测的重要值与重要值标签值之间误差的平方和作为训练目标，对重要值预测模型进行训练，直至预测的重要值与重要值标签值之间误差的平方和达到收敛时停止训练，输出重要值预测模型，得到单个分析图表样本元素的重要值；所述重要值预测模型为朴素贝叶斯算法、随机森林模型、支持向量机或神经网络模型中的任意一种； S33、计算分析图表样本元素之间的相似性系数，所述相似性系数的计算公式为： ； 其中，表示分析图表样本元素与分析图表样本元素之间的相似性系数，为平滑因子且，表示分析图表样本元素与分析图表样本元素之间数据分布的KL散度；为分析图表样本元素的重要值； S34、计算分析图表样本元素i的重要性系数，所述重要性系数的计算公式为： ； 其中，表示分析图表样本元素的重要性系数； 所述S4包括以下具体步骤： S41、为多模态数据分析图表样本集合中的单个分析图表样本元素标注传播力标签，得到传播力标签向量，其中，为单个分析图表样本元素的传播力标签值； S42、构建输入为多模态数据分析图表样本集合M的特征矩阵X，输出为单个分析图表样本元素传播力的传播力预测模型，所述传播力预测模型以单个分析图表样本元素对应的传播力作为预测目标，以最小化预测的传播力与传播力标签值之间误差的平方和作为训练目标，对传播力预测模型进行训练，直至预测的传播力与传播力标签值之间误差的平方和达到收敛时停止训练，输出传播力预测模型，得到单个分析图表样本元素的传播力； S43、计算单个分析图表样本元素的传播力系数，所述传播力系数的计算公式为：；其中，表示分析图表样本元素的传播力系数；分析图表样本元素的传播力，表示分析图表样本元素被引用的次数，表示传播广度权重，且，表示时间衰减系数，且，表示示分析图表样本元素在第t天的浏览次数，T表示分析图表样本元素的公开总天数； 所述S5中优先级系数的计算公式为： ； 其中，为数据更新时间间隔，、、分别为权重因子，并且有。

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