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龙图腾网恭喜北京易汇众盟网络技术有限公司申请的专利基于深度学习的私域直播高峰期热点预测与内容调度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：CN119450099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510018323.1，技术领域涉及：H04N21/2187；该发明授权基于深度学习的私域直播高峰期热点预测与内容调度方法是由曾黎;广宇昊;于惊涛;傅强设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的私域直播高峰期热点预测与内容调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的私域直播高峰期热点预测与内容调度方法，涉及私域直播技术领域，包括：利用混合记忆增强型神经网络提取私域直播历史数据中的多尺度时序特征，并通过空间金字塔注意力模块和递进式特征蒸馏网络生成直播高峰期预测结果，构建动态异构图神经网络，结合多模态数据特征和层次化对比学习，通过多智能体强化学习框架输出直播内容调度策略，构建双向交互式评估网络，并利用元强化学习的快速适应算法，根据实时直播数据对调度策略进行在线优化，得到最优内容调度策略。

本发明授权基于深度学习的私域直播高峰期热点预测与内容调度方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的私域直播高峰期热点预测与内容调度方法，其特征在于，包括：采集私域直播历史数据，构建包含快速记忆通路和慢速记忆通路的混合记忆增强型神经网络，所述快速记忆通路通过动态门控机制进行短期依赖建模，所述慢速记忆通路通过分层稀疏注意力结构捕获长期依赖，将所述私域直播历史数据输入所述混合记忆增强型神经网络，通过所述快速记忆通路与所述慢速记忆通路提取多尺度时序特征，构建空间金字塔注意力模块，根据所述空间金字塔注意力模块中的并行注意力分支对所述多尺度时序特征进行特征重组，结合可变形卷积调整特征感受野，得到层次化特征表示，将所述层次化特征表示输入递进式特征蒸馏网络，执行多级知识迁移与特征重组操作，生成直播高峰期预测结果；采集直播相关多模态数据并进行特征提取和特征编码，构建得到多模态特征张量并添加至预先设置的动态异构图神经网络，结合拓扑结构生成器构建节点关联关系，通过特征交互引擎执行跨模态特征融合，对所述动态异构图神经网络应用层次化对比学习训练方法，在不同语义层次构建样本对并执行特征对比，将特征对比结果输入分层策略优化网络，通过目标分解模块将全局目标划分为多个子目标，根据执行规划模块规划子目标实现路径，将所述分层策略优化网络输入非合作博弈的多智能体强化学习框架，通过多智能体竞争协作优化策略空间，输出直播内容调度策略；采集实时直播数据并添加至预先构建的包含状态编码器和效果评估器的双向交互式评估网络，所述状态编码器根据跨模态融合方法提取多源信息特征，所述效果评估器基于因果推理机制建立预测效果与实际效果的映射关系，得到实时性能评估指标，若所述实时性能评估指标与所述直播高峰期预测结果的偏差值大于预先设置的偏差阈值，则触发调整机制，根据基于元强化学习的快速适应算法，通过任务分解与梯度元学习对所述直播内容调度策略进行在线优化，基于优化后的策略动态调整直播内容调度方案，重复采集和调整，得到最优内容调度策略。

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