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龍圖騰網獲悉南京深度智控科技有限公司申請的專利基于人工智能的多模態數據分析圖表生成方法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：CN120125707B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510611568.5，技術領域涉及：G06T11/20；該發明授權基于人工智能的多模態數據分析圖表生成方法是由李輝;常曉敏設計研發完成，并于2025-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的多模態數據分析圖表生成方法在說明書摘要公布了：本發明涉及分析圖表生成技術領域，尤其涉及基于人工智能的多模態數據分析圖表生成方法，方法包括：獲取多模態數據分析圖表樣本集合，多模態數據分析圖表樣本集合中的單個分析圖表樣本元素包含四種模態數據，具體為文本數據、圖像數據、音頻數據以及結構化數據；對單個分析圖表樣本元素進行預處理以及多模態特征融合操作，輸出多模態數據分析圖表樣本集合的特征矩陣；構建重要值預測模型，預測分析圖表樣本元素的重要值，并計算單個分析圖表樣本元素的重要性系數；構建傳播力預測模型，預測分析圖表樣本元素的傳播力，并計算單個分析圖表樣本元素的傳播力系數；計算分析圖表生成的優先級系數，確保高優先級的分析圖表優先生成。

本發明授權基于人工智能的多模態數據分析圖表生成方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的多模態數據分析圖表生成方法，其特征在于：包括以下具體步驟： S1、獲取多模態數據分析圖表樣本集合，所述多模態數據分析圖表樣本集合中的單個分析圖表樣本元素包含四種模態數據，所述四種模態數據具體為文本數據、圖像數據、音頻數據以及結構化數據； S2、對于多模態數據分析圖表樣本集合中的單個分析圖表樣本元素進行預處理以及多模態特征融合操作，輸出多模態數據分析圖表樣本集合的特征矩陣； S3、構建重要值預測模型，預測分析圖表樣本元素的重要值，并根據重要值預測結果，計算單個分析圖表樣本元素的重要性系數； S4、構建傳播力預測模型，預測分析圖表樣本元素的傳播力，并計算單個分析圖表樣本元素的傳播力系數； S5、基于分析圖表樣本元素的重要性系數和傳播力系數，計算分析圖表生成的優先級系數，并動態分配計算資源，確保高優先級的分析圖表優先生成； 所述S3包括以下具體步驟： S31、為多模態數據分析圖表樣本集合中的單個分析圖表樣本元素標注重要值標簽，得到重要值標簽向量，其中，為單個分析圖表樣本元素的重要值標簽值； S32、構建輸入為多模態數據分析圖表樣本集合M的特征矩陣X，輸出為單個分析圖表樣本元素重要值的重要值預測模型，所述重要值預測模型以單個分析圖表樣本元素對應的重要值作為預測目標，以最小化預測的重要值與重要值標簽值之間誤差的平方和作為訓練目標，對重要值預測模型進行訓練，直至預測的重要值與重要值標簽值之間誤差的平方和達到收斂時停止訓練，輸出重要值預測模型，得到單個分析圖表樣本元素的重要值；所述重要值預測模型為樸素貝葉斯算法、隨機森林模型、支持向量機或神經網絡模型中的任意一種； S33、計算分析圖表樣本元素之間的相似性系數，所述相似性系數的計算公式為： ； 其中，表示分析圖表樣本元素與分析圖表樣本元素之間的相似性系數，為平滑因子且，表示分析圖表樣本元素與分析圖表樣本元素之間數據分布的KL散度；為分析圖表樣本元素的重要值； S34、計算分析圖表樣本元素i的重要性系數，所述重要性系數的計算公式為： ； 其中，表示分析圖表樣本元素的重要性系數； 所述S4包括以下具體步驟： S41、為多模態數據分析圖表樣本集合中的單個分析圖表樣本元素標注傳播力標簽，得到傳播力標簽向量，其中，為單個分析圖表樣本元素的傳播力標簽值； S42、構建輸入為多模態數據分析圖表樣本集合M的特征矩陣X，輸出為單個分析圖表樣本元素傳播力的傳播力預測模型，所述傳播力預測模型以單個分析圖表樣本元素對應的傳播力作為預測目標，以最小化預測的傳播力與傳播力標簽值之間誤差的平方和作為訓練目標，對傳播力預測模型進行訓練，直至預測的傳播力與傳播力標簽值之間誤差的平方和達到收斂時停止訓練，輸出傳播力預測模型，得到單個分析圖表樣本元素的傳播力； S43、計算單個分析圖表樣本元素的傳播力系數，所述傳播力系數的計算公式為：；其中，表示分析圖表樣本元素的傳播力系數；分析圖表樣本元素的傳播力，表示分析圖表樣本元素被引用的次數，表示傳播廣度權重，且，表示時間衰減系數，且，表示示分析圖表樣本元素在第t天的瀏覽次數，T表示分析圖表樣本元素的公開總天數； 所述S5中優先級系數的計算公式為： ； 其中，為數據更新時間間隔，、、分別為權重因子，并且有。

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