湖北大學張淼獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉湖北大學申請的專利基于模態語義空間對齊的學習視頻推薦方法、介質、設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120372045B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510878773.8，技術領域涉及：G06F16/735；該發明授權基于模態語義空間對齊的學習視頻推薦方法、介質、設備是由張淼;黃子祎;陳博;張?;李志飛;肖奎;王時繪設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于模態語義空間對齊的學習視頻推薦方法、介質、設備在說明書摘要公布了：本發明提出基于模態語義空間對齊的學習視頻推薦方法、介質、設備，涉及多模態語義空間對齊技術領域，方法包括：提取用戶行為向量、學習視頻不同模態的向量，包括：文本、圖像、音頻以及結構向量；利用多層感知機將提取到的不同模態的向量投影到公共語義空間，在公共語義空間內，將結構向量分別與文本向量、圖像向量以及音頻向量進行向量拼接；將拼接后的向量進行模態對比和模態匹配，通過優化不同模態之間的語義對齊，得到學習視頻的多模態特征向量；將多模態特征向量進行融合，通過余弦相似度計算用戶行為向量與融合多模態特征向量的相似性，并對所有視頻進行排序推薦。本發明可以充分理解學習視頻的模態語義結構，實現精準匹配和推薦。
本發明授權基于模態語義空間對齊的學習視頻推薦方法、介質、設備在權利要求書中公布了：1.一種基于模態語義空間對齊的學習視頻推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取用戶的行為信息，學習視頻的文本信息、圖像信息和音頻信息； S2、提取用戶行為向量，提取學習視頻的文本向量、圖像向量以及音頻向量；利用多層圖神經網絡對學習視頻之間的結構信息進行特征提取，生成結構向量，得到學習視頻不同模態的向量； S3、利用多層感知機將提取到的文本向量、圖像向量、音頻向量以及結構向量投影到公共語義空間，在公共語義空間內，將結構向量分別與文本向量、圖像向量以及音頻向量進行向量拼接； S4、將拼接后的文本向量、圖像向量以及音頻向量進行模態對比和模態匹配，通過優化不同模態之間的語義對齊，得到學習視頻的多模態特征向量； S5、將學習視頻的多模態特征向量進行融合，通過余弦相似度計算用戶行為向量與學習視頻的融合多模態特征向量的相似性，并對所有視頻進行排序推薦。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖北大學，其通訊地址為：430062 湖北省武漢市武昌區友誼大道368號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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