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摘要:
针对自动视频分类工作中分类预测精度低的问题,提出了一种集成数据挖掘技术的自动视频分类方法.首先进行视频分割,形成了一个视频属性数据库;然后分别使用决策树、分类关联规则等技术对视频属性数据库进行数据挖掘,提取出决策树分类规则集和分类关联规则集;最后利用一个规则集的合并裁减算法来合并这两个分类预测规则集,形成最终的具有更高精度的视频分类规则集.通过实验验证了决策树分类预测规则和分类关联规则具有分类预测的一致性;同时实验表明,使用合并后的规则集比单独使用一个规则集来预测视频具有更高的预测准确率.
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文献信息
篇名 一种集成数据挖掘的自动视频分类方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 自动视频分类 数据挖掘 决策树 分类关联规则
年,卷(期) 2004,(14) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 11-13
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 5203字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.14.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈钧毅 西安交通大学计算机系 211 4319 32.0 55.0
2 宋擒豹 西安交通大学计算机系 41 1725 19.0 41.0
3 原野 西安交通大学计算机系 12 128 7.0 11.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自动视频分类
数据挖掘
决策树
分类关联规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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