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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利智能网联汽车用户多模态评论有用性预测方法和系统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：CN118733988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410744223.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权智能网联汽车用户多模态评论有用性预测方法和系统是由杨颖;唐思;杨艳秋;张凌峰;魏海设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能网联汽车用户多模态评论有用性预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能网联汽车用户多模态评论有用性预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及评论有用性预测领域。本发明提出的邻居感知的多模态评论有用性预测方法，将邻居评论信息引入到对当前评论的有用性预测模型中，通过邻居评论和当前评论等多视图之间的特征交互，考虑了邻居评论对有用性感知的影响。此外，设计的相似‑差异性多视图分解注意力机制考虑了多个视图间的互补性和冲突性，能够获取更全面的多视图特征表示；以及设计的作用于相似性子空间和差异性子空间的双空间对比学习策略，使模型可以学习到具有区别性的多视图深层语义表示，使得多视图特征能够更好地反映当前评论和邻居评论中的共性和差异性，从而提高模型的预测性能。

本发明授权智能网联汽车用户多模态评论有用性预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种智能网联汽车用户多模态评论有用性预测方法，其特征在于，基于预设的模型，方法包括： 获取多个历史多模态评论数据及汇总统计信息；其中任一评论数据包括一条评论文本及多张关联的评论图片、有用性分数标签和数值型评论信息； 针对当前位置的评论数据，分别提取其评论文本的文本嵌入表示及所有关联的评论图片的图片嵌入表示，引入相似‑差异性多视图分解注意力机制，获取多模态评论特征表示； 结合所述多模态评论特征表示与所述数值型评论信息的特征，获取该评论数据的评论特征表示； 获取来自所述汇总统计信息的第一初始信念；选择预设数量的相对当前位置的邻居评论数据，融合所有邻居评论数据的评论特征表示，以获取来自邻居的第二初始信念；将所述第一初始信念和第二初始信念进行自适应融合，获取邻居评论特征表示； 根据该评论数据的评论特征表示、邻居评论特征表示，再次引入所述相似‑差异性多视图分解注意力机制，以获取该评论数据的有用性分数预测结果； 根据每一评论数据的有用性分数标签和有用性分数预测结果，构建主任务损失；基于作用于相似性子空间和差异性子空间的双空间对比学习策略，构建辅助损失；最小化所述主任务损失和辅助损失的联合损失函数，训练所述模型直至收敛； 将待预测的多模态评论数据作为收敛后的模型的输入，获取相应的有用性分数； 所述引入相似‑差异性多视图分解注意力机制，获取多模态评论特征表示；包括： 对文本嵌入表示Kt和图片嵌入表示Ki分别进行L2归一化，并将其缩放到单位长度，获取归一化后的特征利用点积和欧氏距离分别计算特征之间的相似性和差异性得分，将它们的值缩放到[0,1]范围内，并归一化后得到相似性权重矩阵S和差异性权重矩阵D； 将文本嵌入表示Kt和图片嵌入表示Ki与矩阵S、D两两点乘，分别获取加权的文本‑图片相似性特征表示文本‑图片差异性特征表示图片‑文本相似性特征表示图片‑文本差异性特征表示将上述四个特征表示进行加权拼接，将拼接结果与文本嵌入表示Kt和图片嵌入表示Ki二次拼接，并通过线性层进行映射获取多模态评论特征表示Kt_i。

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