基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
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.
推荐文章
基于主题概念聚类的中文文本聚类
中文文本聚类
HowNet
主题概念
Chmeleon算法
利用本体技术的文本聚类模型
本体
文本聚类
概念主题
WordNet
基于文本-链接模型和近邻传播算法的网页聚类
文本-链接模型
MS模型
相似度
近邻传播聚类算法
基于LSTM自动编码机的短文本聚类方法
自然语言处理
短文本
聚类
长短期记忆网络
自动编码机
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于文本扩展模型的网络视频聚类方法
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 网络视频聚类 共点击视频 相关查询词 文本聚类
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 799-805
页数 7页 分类号 TP391
字数 6042字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201706036
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 贾彩燕 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室 23 180 9.0 12.0
5 刘璐 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室 5 9 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (14)
二级引证文献  (0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
网络视频聚类
共点击视频
相关查询词
文本聚类
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
论文1v1指导