Automatisk ämnessökning och spårning på webbdelade videor kan i hög grad gynna både leverantörer av webbtjänster och slutanvändare. De flesta av de nuvarande lösningarna för ämnesdetektering och spårning gjordes på nyheter och kan inte tillämpas direkt på webbvideor, eftersom den semantiska informationen om webbvideor är mycket mindre än den om nyhetsvideor. I detta dokument föreslår vi en tvåpartsmodell för att ta itu med denna fråga. Bipartite grafen representerar korrelationen mellan webbvideor och deras nyckelord, och automatisk ämne upptäckt uppnås genom två steg -coarse ämne filtrering och fin ämne omrankning. Först används en vikt-updating co-clustering algoritm för att filtrera bort ämneskandidater på en grov nivå. Därefter är videorna på varje ämne om-rankas genom att analysera länkstrukturerna i motsvarande bipartite graf. Efter att ämnen upptäcks, kan de intressanta också spåras under en tidsperiod med hjälp av samma bipartite graf modell. Nyckeln är att sprida relevanta poäng och nyckelord från videor av intressen till andra relevanta via bipartite graf länkar. Experimentella resultat på riktiga webbvideor från YouKu, en YouTube motsvarighet i Kina, visar effektiviteten av de föreslagna metoderna. Vi rapporterar mycket lovande resultat.
Som en pionjär arbete, en metod REF för ämne upptäckt och spårning genom hierarkiska steg: grov ämne filtrering, fin ämne omrankning och ämnesspårning på grundval av bipartite graf modellen föreslogs.
Web video topic discovery and tracking via bipartite graph reinforcement model
{'venue': 'In Proceedings of the 17th International World Wide Web Conference (WWW ’08', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}