基于多媒体特征的网页聚类算法研究与实现

bb20920d · 发表于 2022-5-4 13:47:29

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雅宝题库解析：
本文介绍了一个基于多媒体特征相似性的网页信息聚类与推荐系统及其研究与实现。该系统利用互联网上日益增多的多媒体内容，从中提取有代表性的特征信息，并根据这些信息来对其所在的网页内容进行聚类和推荐。传统的网页搜索引擎以文本内容相似度作为基础，通过判断文本内容或语义的相似度进行网页聚类和推荐。而微博等社交网络的兴起使得图片和视频等多媒体内容大量出现，其发布渠道的独立性和内容的广泛性使得用户鉴别重复信息、归纳同类信息的难度加大。针对这一题目，本文借助微博这一社交网络平台，通过关键词检索得到候选微博信息及其多媒体内容，设计并实现了进行多媒体特征提取和聚类推荐的算法与系统，对目前常见的网页信息聚类方法的短板进行了初步补充，以期作为多媒体网页信息聚类的一个尝试。本文的主要工作包括：1. 在视频情感内容提取和聚类推荐方面，本文通过V-A空间的方法得到情感特征，并提出了采用分块直方图和均一化V-A图的方法来计算视频情感特征的相似度。为了描述人类情感状态随着时间变化的特点，本文提出了会话模型，通过划分用户观看视频的过程来调整相似度计算参数，提升聚类和推荐的准确性。本文通过一系列的用户实验来对算法和模型进行验证，实验结果表明，将视频的情感特征作为比较视频相似度的一个属性是可行的，也是用户可以接受的。2. 在图像视觉内容提取和聚类方面，本文通过从图片中提取特征点对图片视觉内容进行描述。这些特征被用来寻找图片中相似的物体和场景，并能够保证在图片质量不同、大小不同的情况下特征寻找的稳定性和可靠性。同时本文设计并实现了高效的特征比较算法，并进行了相关的实验。3. 最后，本文实现了一个基于媒体内容特征的微博内容聚类系统。该系统通过从微博信息中提取视频的情感特征和图片的视觉特征来对微博进行聚类，并展现给用户，方便其寻找相关内容。系统通过微博API的调用来得到微博及其所包含的媒体信息，并借助于本文提出的特征提取方法计算视频和图片的特征。系统还针对大量计算工作优化了数据结构并进行了实现。本文通过用户测试和性能压力测试，最终验证了基于多媒体特征相似性的网页信息聚类与推荐系统的可行性及其优势，达到了预期目标。

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