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龍圖騰網獲悉北京字節跳動網絡技術有限公司申請的專利一種視頻流行度預測方法、裝置、設備和介質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：CN114611610B 。

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：202210254323.8，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權一種視頻流行度預測方法、裝置、設備和介質是由張傲陽;唐世松;馬曉騰;李清;馬茜設計研發完成，并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種視頻流行度預測方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：本公開實施例公開了一種視頻流行度預測方法、裝置、設備和介質。該方法包括：獲取待預測視頻對應的目標元數據和當前播放數據；對目標元數據進行特征提取，確定內容特征信息，并對當前播放數據進行特征提取，確定時序特征信息；基于待預測視頻的發布時刻，確定當前預測時刻下待預測視頻對應的當前發布時長；將內容特征信息、時序特征信息和當前發布時長輸入至預設特征融合模型中進行信息融合，確定融合后的目標視頻特征信息；將目標視頻特征信息輸入至預設流行度預測模型中進行流行度預測，確定待預測視頻對應的流行度預測結果。通過本公開實施例的技術方案，可以提高視頻流行度預測的準確性。

本發明授權一種視頻流行度預測方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種視頻流行度預測方法，其特征在于，包括： 獲取待預測視頻對應的目標元數據和當前播放數據； 對所述目標元數據進行特征提取，確定內容特征信息，并對所述當前播放數據進行特征提取，確定時序特征信息； 基于所述待預測視頻的發布時刻，確定當前預測時刻下所述待預測視頻對應的當前發布時長； 將所述內容特征信息、所述時序特征信息和所述當前發布時長輸入至預設特征融合模型中進行信息融合，確定融合后的目標視頻特征信息，其中，所述預設特征融合模型包括影響權重確定子模型和特征融合子模型；所述影響權重確定子模型用于基于所述當前發布時長確定所述內容特征信息對應的第一影響權重和所述時序特征信息對應的第二影響權重，所述特征融合子模型用于基于所述第一影響權重、所述第二影響權重、所述內容特征信息和所述時序特征信息進行加權處理和融合處理，確定融合后的目標視頻特征信息； 將所述目標視頻特征信息輸入至預設流行度預測模型中進行流行度預測，確定所述待預測視頻對應的流行度預測結果。

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