一种基于图提示增强的微视频流行度预测方法

本发明公开了一种基于图提示增强的微视频流行度预测方法，涉及机器学习技术领域，主要利用大型多模态模型驱动的生成检索器，用于创建上下文丰富的检索查询并执行检索，形成有效反映演变模式的动态微视频支持集。在此基础上，基于图的提示器通过捕获支持集中的时间和关系结构来生成进化提示。这些提示代表了最新的趋势动态，可以作为指导预训练视觉语言模型的少数示例。通过整合这些进化提示，PVLs能够更准确地模拟不断变化的流行趋势，从而产生更强、更具预测性的表示，以此达到增强流行度预测的目的。