基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法

• 作者: 何春辉
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 视频分类 实体标签 SVM
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2018.03.0010

摘要

目前,各大社交平台和视频点播网站的网络视频数量出现了爆炸式的增长,如何快速准确地对这些网络视频进行归类和管理成为了研究的热点问题.为了较好地解决这种分类任务,文中提出了基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法,该算法结合了描述文本内容和知识图谱中的实体标签来构造文档-特征矩阵.实验结果表明使用了实体标签的视频分类算法性能更好,平均精确率和平均召回率以及平均F1值比未使用实体标签的视频分类算法要高2%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何春辉	湘潭大学数学与计算科学学院	7	2	1.0	1.0