Klassificering av webbaserade videor är en viktig uppgift med många program i videosökning och annonser målinriktad. Det kan dock vara oöverkomligt dyrt att samla in de uppgifter som krävs för klassificeringsutbildning. Halvövervakad inlärning ger en möjlig lösning där billiga men bullriga svagt märkta data används istället. I detta dokument utforskar vi ett tillvägagångssätt som utnyttjar YouTube video co-watch data för att förbättra prestandan för ett video taxonomic klassificeringssystem. En graf är byggd där kanter skapas baserat på video co-watch relationer och svagt märkta videor väljs för klassificering utbildning genom lokal graf kluster. Utvärderingen görs genom att jämföra med klassificerare som utbildats med hjälp av manuellt märkta webbdokument och videor. Vi anser att data som samlas in genom den föreslagna metoden kan användas för att utbilda konkurrenskraftiga klassificeringar jämfört med den senaste tekniken, särskilt i avsaknad av dyra manuellt märkta data.
YouTube co-watch data används för utbildning i REF.
Improving video classification via youtube video co-watch data
{'venue': "SBNMA '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}