[00105419]针对弹幕视频的语义标注和自动推荐关键算法研究

该项目为国家自然科学基金资助青年科学基金项目（项目批准号：61602051）。

弹幕视频的流行与兴起丰富了社会化视频的应用形态，也给视频数据的组织、管理和高效应用带来了更多的机会和挑战。与传统视频应用不同，以弹幕视频为代表的社会化视频中包含了丰富的用户评论数据和用户隐式交互信息，从这些数据中快速而准确地挖掘有用信息实现视频语义标注、细粒度推荐具有重要的现实意义。同时，为了提高视频服务质量和扩展社会化视频应用的领域，研究高效视频传输策略和社会化视频感知机制具有重要的理论价值。 该项目主要研究内容如下：

1. 社会化视频自动标注算法：考虑到视频是由若干具有内在逻辑联系的情节组合而成， 项目组设计了基于场景分割的情节检测算法，并基于概率图主题模型解释弹幕评论的生成过程，自动提取情节描述信息作为视频语义标注。

2. 社会化视频推荐算法：利用话题模型挖掘用户评论及视频中隐含的主题信息，并实现

基于用户-主题偏好序的隐式社群发现，并通过主题匹配策略实现基于群组的推荐。

3. 社会化视频传输优化机制：针对视频流量迅猛增长，现有网络传输技术无法提供高质量视频服务体验的现状，提出了视频自适应传输机制、交互式多视角分层流视频传输机制以及分布式内容网络边缘缓存策略。

4. 社会化视频感知关键技术研究：视频蕴含了丰富的语义信息，是社会化感知的重要载体。针对社会化感知的典型需求，研究了安全协作机制、社会化视频数据采集及参与者选择方法，并提出了基于视频感知数据的环境监测模型。