公开(公告)号：CN118690069A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410902540.2

申请日：2024-07-07

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 周帆 ,  程章桃 ,  张杰男 ,  李彝利 ,  钟婷

IPC: G06F16/907 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06F16/901 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明属于大数据处理技术领域，公开了一种基于超图检索增强的多模态社交媒体流行度预测方法，首先构建包含图像内容、文本内容和UGC属性信息的UGC记忆库；再从记忆库中检索出与目标UGC相关的若干实例，生成实例集；将生成的实例集转换成以目标UGC为中心的超图，并进行视觉模态和文本模态两种模态的模态内传播与模态间传播，得到更新后的视觉模态和文本模态表示；将目标UGC分别与更新后的视觉模态和文本模态表示进行级联，并经交叉注意力机制处理得到丰富化后的UGC表示，基于此得到流行度预测值。本发明基于属性感知的检索增强实例，并通过模态内传播与模态间传播有效地学习多模态表示，以丰富目标UGC的表示，增强社交媒体流行度预测任务。

公开(公告)号：CN116308854A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211577433.4

申请日：2022-12-09

Applicant: 电子科技大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 周帆 ,  程章桃 ,  肖哲 ,  徐增 ,  钟婷

IPC: G06Q50/00 ,  G06F17/13 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于信息传播技术领域，公开了一种基于概率扩散的信息级联流行度预测方法及系统，基于神经常微分方程和扩散概率模型，来建模级联事件时间不规则性以及信息传播的不确定性，进行级联的流行度预测。首先，将信息级联数据构建为级联社交图，级联图以及级联序列，用于下游结构和序列模型的特征学习；然后，基于常微分方程和时间感知的门控机制得到级联隐式特征；在此基础上，从时空隐变量角度，结合条件扩散概率模型和隐式常微分方程，得到级联不确定的隐式特征；最后，利用级联隐式特征和级联不确定的隐式特征进行流行度预测。本发明可用于信息级联的连续时间状态建模和传播不确定性建模，能够更好地进行信息级联流行度预测。

公开(公告)号：CN119692524A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411628881.1

申请日：2024-11-14

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 周帆 ,  张杰男 ,  杨凯 ,  程章桃 ,  钟婷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于信息传播技术领域，公开了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，首先，采用以时间为核心的方法来检索与目标UGC相关的前K个实例；随后，通过利用UGC属性，将所有相关实例连接在一起，形成目标UGC的超图；其次，研发了一个时间感知的引导式超图Transformer，旨在捕获内部和跨模态之间的相关性，并且使用时间编码器将时间信息嵌入到信息融合过程中；最后，运用一个包含两层前馈神经网络的模型来进行目标UGC流行度的预测。本发明探索了对目标用户生成内容(UGC)的时间关系进行建模，并通过多模态超图聚合来增强目标的表示，旨在通过聚合时间感知信息，引领自适应超图构建，以协助多模态的流行度预测。

公开(公告)号：CN115936120A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211568056.8

申请日：2022-12-08

Applicant: 电子科技大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 周帆 ,  程章桃 ,  肖哲 ,  徐增 ,  钟婷

IPC: G06N5/025 ,  G06N5/02 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于信息传播领域，提供了一种基于元知识学习的信息扩散预测系统及方法，该信息扩散预测系统包括级联属性构建模块，用于构建用户社交结构特征、用户喜好特征和扩散时间特征组成的级联属性；自适应用户社交关系学习模块，用于学习用户社会关系，获取用户嵌入；自适应时间扩散学习模块，用于学习级联属性和动态级联上下文中的时间关联，获取隐藏状态；信息扩散用户预测模块，用于依据自适应时间扩散学习模块获取的隐藏状态映射到候选用户空间得到下一个激活用户。本发明信息扩散预测系统及方法，学习信息传播过程中激活用户的级联序列，实现对信息传播过程的动态的用户社交关系和复杂的时间影响的有效建模，提高信息扩散预测任务的准确率。

公开(公告)号：CN118485106A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410585053.8

申请日：2024-05-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 周帆 ,  张杰男 ,  米尔卡米力江.亚森 ,  林九川 ,  程章桃 ,  殷光强 ,  钟婷

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N3/048 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明属于信息传播技术领域，公开了一种基于级联检索语境学习的信息扩散预测方法，基于历史信息级联序列构建提示池，并对提示池进行增强处理，同时获取提示池的用户嵌入；从提示池中检索若干与查询级联匹配的若干提示；依据提示池的用户嵌入，获取查询级联和若干提示的用户嵌入；进而通过预训练的transformer网络生成级联表示；并将级联表示与查询级联的用户嵌入融合得到最终表示；依据最终表示和提示池的用户嵌入，生成用户预测结果，完成信息扩散预测。本发明探索了基于动态级联提示的级联信息扩散预测方法，并通过检索增强语境学习来获取级联间复杂的相互依赖关系，提升信息扩散预测效果。

公开(公告)号：CN119172573A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411186198.7

申请日：2024-08-28

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 周帆 ,  郎健 ,  李振慧 ,  程章桃 ,  殷光强 ,  钟婷

IPC: H04N21/25 ,  H04N21/232 ,  H04N21/234 ,  H04N21/235 ,  H04N21/466 ,  H04N21/432 ,  H04N21/435 ,  H04N21/44 ,  G06N3/0455 ,  G06N5/04 ,  G06F16/783 ,  G06F18/25 ,  G06V20/40 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明属于信息传播技术领域，公开了一种基于多模态检索增强的短视频流行度预测方法，对待预测视频提取关键帧，并获取每个关键帧的图像描述；将待预测视频的原始文本信息与其关键帧的图像描述级联，形成待预测视频的文本提示；将待预测视频的文本提示输入到大语言模型，得到该待预测视频的检索向量；从检索池中检索若干条相关视频；使用预训练好的大模型对待预测视频和检索得到的相关视频进行特征提取，分别提取文本和视觉特征；对待预测视频和相关视频做跨模态特征交互，得相应的模态，并经交互得到检索增强向量；再依据待预测视频的模态、相关视频的模态以及检索增强向量，预测短视频的流行度。本发明通过引入检索增强，大大提高了预测准确度。