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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利视频热度预测方法及装置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：CN115457436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211051568.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频热度预测方法及装置是由郭莉;徐士彪;张卓然设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频热度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种视频热度预测方法及装置，方法包括：提取视频数据对应的基于深度表示的多模态特征各自对应的特征向量；将各个所述特征向量输入预设的基于变分自编码器VAE的热度预测模型，并将该热度预测模型对应输出的热度序列作为所述视频数据的热度预测结果。本申请能够有效提高视频模态利用率，降低模型训练阶段的信息冗余，并能够提高视频热度预测结果的准确性。

本发明授权视频热度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视频热度预测方法，其特征在于，包括： 提取视频数据对应的基于深度表示的多模态特征各自对应的特征向量； 将各个所述特征向量输入预设的基于变分自编码器VAE的热度预测模型，并将该热度预测模型对应输出的热度序列作为所述视频数据的热度预测结果； 所述热度预测模型包括：依次连接的输入层、变分自编码器VAE和输出层； 所述变分自编码器VAE包括：随机DNN编码器、隐层和基于递归神经网络的解码器；所述隐层包括两个依次连接的全连接层； 其中，所述解码器包括依次连接的多个卷积层、一个完全连接层和一个LSTM层； 所述输入层用于接收自所述视频数据对应的多模态特征向量； 所述随机DNN编码器用于自所述输入层获取视频数据对应的多模态特征向量输出对应的概率表示； 所述解码器用于根据所述概率表示输出对应的多维特征向量，并经由所述输出层输出长度与该多维特征向量的维度相同的热度序列； 所述解码器中的各个所述卷积层包括：依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层和第五卷积层，且所述第一卷积层、第二卷积层和第五卷积层之后均设有最大池化层； 其中，所述热度预测模型中的各个所述卷积层和各个所述全连接层之后均设有ReLu激活函数，且所述热度预测模型中的首个所述全连接层和所述LSTM层之后均设有随机失活dropout层。

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