针对短视频流行度预测问题，提出了一种基于双向深度编码网络的短视频流行度预测模型，该模型同时考虑多模态融合和单模态监督的建模并将其整合为一个双向深度编码网络。多模态融合模块利用模态关联性解决原始特征之间的数据缺失和维度差异等问题，以获取更全面的特征表示。单模态监督模块利用模态差异性监督多模态特征融合。通过联合训练多模态融合和单模态监督任务，充分学习多模态信息的一致性和差异性以提高算法的泛化能力。在公开NUS数据集上的实验表明所提模型的有效性和优越性。
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