[发明专利]一种基于协同过滤的视频标签添加方法

摘要

本发明公开了一种基于协同过滤的视频标签添加方法，具体包括：从影评中提取关键词来补充视频的原始标签集合，利用奇异值分解来刻画视频对标签的偏好并构造视频对标签偏好的模型，引入描述视频与标签的反馈作用的变量来扩展视频对标签偏好的模型，利用模糊聚类得到标签组，引入描述标签组的隐向量和隶属度关系的变量得到最终的视频对标签偏好的模型，计算表征视频对视频标签偏好的倾向值，根据偏好值的排序将对应标签补充给视频。本发明通过从影评提取关键词补充视频标签丰富了原始视频标签集合，通过奇异值分解、加入标签的共现关系、标签的语义信息使得模型更准确，提高了标签对视频描述的准确性；本发明占用计算资源小，执行效率高。

主权项

1.一种基于协同过滤的视频标签添加方法，其特征在于，所述方法包括：S1：从影评数据中提取关键词补充到原始的标签集合中构造出扩充后的视频标签集合，其中将原始的标签集合记为从影评中提取关键词补充的影评标签集合记为扩充后的视频标签集合记为其中S2:利用SVD奇异值分解将视频对视频标签的偏好使用若干主题来刻画，所述每一个主题代表视频标签的一个隐语义，构造出视频对视频标签偏好的模型；S3:设定影评标签集合中的影评标签对原始标签集合中的原始视频标签具有反馈作用，在视频对视频标签偏好的模型中引入描述影评标签与原始视频标签的反馈作用的变量；S4:对视频标签集合通过模糊聚类得到标签组，在步骤S3得到的视频对视频标签偏好的模型分别引入描述标签组的隐向量y、描述标签与其所属标签组的隶属度关系的变量θ，将隐向量y归一化得到最终的视频对视频标签的偏好模型；S5:利用最终的视频对视频标签的偏好模型，计算每部视频对每个视频标签倾向值，并按照倾向值的大小排序，取倾向值序列中前N个倾向值对应的且视频原始状态下没有的视频标签添加为当前视频的标签，其中N为正整数。