基于时间信息感知的多特征学习在线视频流行度预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411463602.0

申请日：

2024-10-18

公开(公告)号：

CN119364121A

公开(公告)日：

2025-01-24

发明(设计)人：

刘平山何昊宁奚铭骏覃春艳

申请人：

桂林电子科技大学

申请人地址：

541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

IPC主分类号：

H04N21/466

IPC分类号：

H04N21/475 H04N21/25 H04N21/258 H04N21/234 H04N21/44

代理机构：

桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112

代理人：

陆梦云

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

广西壮族自治区桂林市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-02-18	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04N 21/466申请日:20241018
2025-01-24	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于时间感知超图学习的多模态社交媒体流行度预测方法 [P].

周帆 ;

张杰男 ;

杨凯 ;

程章桃 ;

钟婷 .

中国专利 :CN119692524A ,2025-03-25

[2]

一种基于时间感知超图学习的多模态社交媒体流行度预测方法 [P].

周帆 ;

张杰男 ;

杨凯 ;

程章桃 ;

钟婷 .

中国专利 :CN119692524B ,2025-10-14

[3]

基于属性分类和多视角特征融合的微视频流行度预测方法 [P].

苏育挺 ;

李阳 ;

白须 ;

张静 .

中国专利 :CN107609570B ,2018-01-19

[4]

基于时空特征的内容流行度预测方法 [P].

时颖 ;

臧玉霞 ;

陈义平 ;

肖梦璇 ;

刘虎 ;

姜志浩 ;

于文博 .

中国专利 :CN118940893A ,2024-11-12

[5]

一种基于图时序信息学习的流行度预测方法 [P].

鲍鹏 ;

杨彩飘 .

中国专利 :CN114997464B ,2024-08-06

[6]

一种基于图时序信息学习的流行度预测方法 [P].

鲍鹏 ;

杨彩飘 .

中国专利 :CN114997464A ,2022-09-02

[7]

基于低秩约束和多视角特征融合的微视频流行度预测方法 [P].

苏育挺 ;

白须 ;

井佩光 ;

张静 .

中国专利 :CN107229702A ,2017-10-03

[8]

一种基于对比学习的在线内容的流行度预测方法 [P].

万文超 ;

张引 ;

汪冉冉 ;

姜钰婕 ;

沈倩 .

中国专利 :CN115392570A ,2022-11-25

[9]

一种基于多模态数据的视频流行度预测方法及装置 [P].

井佩光 ;

钟亚洁 ;

苏育挺 .

中国专利 :CN121214293A ,2025-12-26

[10]

基于主动学习的微博流行度预测方法 [P].

杨静 ;

徐美婷 ;

张健沛 ;

王勇 ;

尚凡淑 .

中国专利 :CN109492776B ,2019-03-19

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