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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利多模态Web信息检索静态排序学习方法、系统、设备及介质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：CN117828216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311669809.9，技术领域涉及：G06F16/958；该发明授权多模态Web信息检索静态排序学习方法、系统、设备及介质是由耿光刚;黄衍铭;张继连;冯丙文;刘志全设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态Web信息检索静态排序学习方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态Web信息检索静态排序学习方法、系统、设备及介质，方法包括获取目标网页的网页截图与网页信息并基于截图与信息得到网页文本信息、HTML文本、HTML标签以及网页统计特征信息；分别对网页文本信息、HTML文本信息、HTML标签信息以及网页统计特征信息进行映射并进行特征提取，分别得到文本特征向量、HTML标签特征向量、HTML文本特征向量以及网页统计特征向量；将得到的4个特征向量进行特征组合，得到组合特征向量；根据组合特征向量进行评价与等级划分，生成网页的预测评价等级。本发明从多维度深入地探索网页信息的内在特征，更准确、客观与合理地对目标网页的Web内容质量进行评价，提高了评价准确度，且不易受各种作弊方法影响。

本发明授权多模态Web信息检索静态排序学习方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态Web信息检索静态排序学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标网页的网页截图，基于网页截图获取网页文本信息，并将网页文本信息映射为第一文本向量序列； 获取目标网页的HTML文本，将HTML文本信息映射为第一HTML文本向量序列； 获取目标网页的HTML标签，将HTML标签信息映射为第一HTML标签向量序列； 基于目标网页的网页统计特征，将网页统计特征信息映射为第一网页统计特征向量序列；网页统计特征包括链接分析特征、内容启发式特征、网站归属特征以及时序特征； 基于独热编码与词嵌入向量模式，根据第一文本向量序列、第一HTML文本向量序列以及第一HTML标签向量序列得到第二文本特征向量矩阵、第二HTML文本特征向量矩阵以及第二HTML标签特征向量矩阵；采用Transformer编码器模型对第二文本特征向量矩阵、第二HTML文本特征向量矩阵以及第二HTML标签特征向量矩阵进行特征提取，得到文本特征向量、HTML文本特征向量以及HTML标签特征向量； 基于特征组合与拼接模型，对第一网页统计特征向量序列进行向量拼接，得到第二网页统计特征向量矩阵；采用DNN模型对第二网页统计特征向量矩阵进行特征提取，得到网页统计特征向量； 将文本特征向量、HTML文本特征向量、HTML标签特征向量以及网页统计特征向量进行特征组合，得到组合特征向量； 根据组合特征向量进行评价与等级划分，生成关于网页的预测评价等级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人暨南大学，其通讯地址为：510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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