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157千字
字数
2018-09-01
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主编推荐语
社交媒体增长迅速，搜索引擎难满足用户挖掘主题和主要事件需求，多媒体融合信息检索成新趋势。
内容简介
最近十年，社交网络和网络视频网站的普及和快速发展，使得网络视频的数量以指数级增长。对于海量的搜索结果，用户需要点击查看完大量相关视频后，自己再加以整理方可了解整个话题和主要事件。用户不仅要耗费大量时间来查找搜索结果，而且他们很难找到他们真正想要的搜索结果，更不用说完全陌生的话题了。因此，现在的搜索引擎并不能帮助用户抓住主要事件然后从整体上了解整个话题。这对研究如何有效挖掘主要事件提出了迫切需求。然而，少量和嘈杂的文本信息和质量较低并易受编辑的视觉信息对基于初始关键字和视觉特征的事件挖掘提出了新的挑战。随着网络犯罪、网络拼车等对多媒体信息检索的需求，多媒体融合信息检索成为新的趋势。
目录
- 目录
- 第一章 绪论
- 第一节 研究背景与意义
- 第二节 基本概念
- 一 大数据
- 二 信息检索
- 三 多媒体
- 四 多媒体检索
- 五 数据挖掘
- 第三节 国内外研究现状
- 一 话题检测与跟踪
- 二 特征轨迹
- 三 关联规则挖掘
- 四 多重对应分析
- 五 时空信息的事件挖掘
- 第四节 研究目标及拟解决的关键问题
- 一 课题研究目标
- 二 拟解决的关键问题
- 第五节 本书的主要研究内容及组织结构
- 第二章 基于视觉内容相关性与多重对应分析的网络视频事件挖掘研究
- 第一节 视觉近似关键帧
- 第二节 共同发生与多重对应分析的融合
- 一 多重对应分析
- 二 共同发生
- 三 文本与视觉信息的融合
- 第三节 实验与分析
- 一 实验数据
- 二 实验分析
- 第四节 本章小结
- 第三章 基于视觉特征轨迹与文本分布特征的网络视频事件挖掘研究
- 第一节 基于特征轨迹的事件挖掘
- 一 视觉特征轨迹
- 二 文本特征轨迹分析与研究
- 三 视觉特征轨迹分析与研究
- 四 文本与视觉特征轨迹的融合
- 第二节 实验与分析
- 一 实验数据
- 二 实验分析
- 第三节 基于内容的视觉特征轨迹与文本信息融合的事件挖掘
- 一 文本相关性
- 二 基于内容的视觉特征轨迹
- 三 文本与视觉信息的融合
- 第四节 实验与分析
- 一 实验数据
- 二 实验分析
- 第五节 本章小结
- 第四章 基于动态关联规则与视觉近似片段的网络视频事件挖掘研究
- 第一节 基于动态关联规则的事件挖掘
- 一 动态关联规则
- 二 分类
- 第二节 实验对比与分析
- 一 实验数据
- 二 实验分析
- 第三节 基于视觉近似片段的事件挖掘
- 一 视觉近似片段
- 二 视觉近似片段与文本分布特征的融合
- 三 关联规则挖掘
- 四 文本信息挖掘
- 五 多模态融合
- 第四节 实验与分析
- 一 实验数据
- 二 实验分析
- 第五节 本章小结
- 第五章 结论与展望
- 第一节 主要研究成果
- 一 基于视觉内容相关性与多重对应分析的网络视频事件挖掘
- 二 基于内容视觉特征轨迹与文本分布特征的网络视频事件挖掘
- 三 基于动态关联规则与视觉近似片段的网络视频事件挖掘研究
- 第二节 今后研究方向
- 一 文本突发性特征的研究
- 二 视觉突发性特征的研究
- 三 文本与视觉信息融合的研究
- 参考文献
- 发表论文
- 后记
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出版方
中国社会科学出版社
中国社会科学出版社成立于1978年6月，是由中国社会科学院创办并主管的以出版人文社会科学学术著作为主的国家级出版社。1993年和1998年先后荣获中共中央宣传部和国家新闻出版总署授予的全国优秀出版社称号。1993年第一批荣获中共中央宣传部和国家新闻出版署授予的全国优秀出版社称号。
