社交媒体视频聚类：多源文本融合的网络视频分析方法

"这篇研究论文探讨了一种基于文本扩展模型的网络视频聚类方法，旨在改善因视频标题短文本导致的语义稀疏问题，从而提高视频聚类的效果。作者刘璐和贾彩燕来自北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室和计算机与信息技术学院。他们提出的社会媒体平台上的视频聚类方法融合了多种来源的文本信息，通过实验验证了这种方法的有效性。" 论文主要围绕以下几个关键知识点展开： 1. **网络视频聚类**：随着视频分享网站的快速增长，视频数量急剧增加，对视频进行有效的组织和分类变得至关重要。视频聚类是一种自动化技术，它根据视频数据的内在相似性将视频分组，无需人工参与。 2. **视频聚类方法**：现有的视频聚类方法包括基于关键帧视觉相似性、基于视频标题文本以及文本和视觉多模态融合的方法。其中，基于视频标题文本的聚类方法因其简便和高效而广泛应用，但其局限在于标题的短文本可能导致语义信息不足。 3. **短文本语义稀疏问题**：视频标题通常很短，这使得它们在表达视频内容时可能存在语义稀疏问题，影响聚类的准确性。这是论文要解决的核心问题。 4. **多源文本融合**：为克服这个问题，论文提出了结合社交媒体平台上的多种相关文本源（如共点击视频、相关查询词等）来扩展视频标题的信息，以增强其语义表达能力。 5. **文本扩展模型**：该模型通过整合不同来源的文本信息，如用户行为数据和社会交互数据，来扩展原始视频标题的语义内容，提高聚类的质量。 6. **实验与有效性证明**：论文进行了不同的文本聚类算法对比实验，以验证多源文本数据融合方法在视频聚类中的有效性，表明了该方法可以显著改善聚类效果。 7. **应用领域**：这种方法对于社交媒体视频的管理和推荐系统有潜在的应用价值，能够帮助提升用户体验和内容发现的准确性。 8. **引用格式**：提供了论文的中文和英文引用格式，便于后续的研究或文献引用。 这篇论文提出了一种创新的网络视频聚类策略，利用文本扩展模型来增强短文本的语义理解，从而提高聚类的准确性和实用性。这种方法对于处理大量网络视频数据的场景具有重要的实践意义。