基于文本扩展模型的网络视频聚类方法

摘要：

随着视频分享网站的兴起和快速发展,互联网上的视频数量呈爆炸式增长,对视频的组织及分类成为视频有效使用的基础.视频聚类技术由于只需要考虑视频数据内在的簇结构、不需要人工干预,越来越受到人们的青睐.现有的视频聚类方法有基于视频关键帧视觉相似性的方法、基于视频标题文本聚类的方法、文本和视觉多模态融合的方法.基于视频标题文本聚类的视频聚类方法由于其简便性与高效性而被企业界广泛使用,但视频标题由于其短文本的语义稀疏特性,聚类效果欠佳.为此,本文面向社会媒体视频,提出了?种社会媒体平台上视频相关多源文本融合的视频聚类方法,以克服由于视频标题的短文本带来的语义稀疏问题.不同文本聚类算法上的实验结果证明了多源文本数据融合方法的有效性.

关键词：网络视频聚类、共点击视频、相关查询词、文本聚类

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61473030

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：799-805