多模态视频特征提取用于流行度预测

本研究针对短视频的流行度预测问题，探讨了视频及其相关特征的利用。通过采用多种视频分类模型提取视频模态特征，并结合清理后的字幕生成详细的文本内容理解，最终利用神经网络和XGBoost模型进行综合预测，显著提升了预测的准确性和稳定性。