Webコミュニティ抽出に基づく映像検索手法の高精度化に関する検討: 映像の類似性に注目したクラスタリング手法の導入

摘要

This paper proposes an accurate retrieval method based on Web community extraction introducing clustering of video materials using their similarities. In the proposed method, on the basis of visual and audio features of video materials and textual features obtained from Web pages including them, link relationship are weighted by similarities between their features. Next, by applying link analysis to the weighted link relationships, Web communities containing video materials whose topics are similar to each other can be extracted. Furthermore, the video materials which belong to a same Web community are clustered based on similarities between their features. Then, in the proposed method, users can effectively retrieve video materials which are similar to desired video materials using their features. Consequently, the proposed method enables users to effectively retrieve the video materials whose topics and features are similar to each other.%本文では，映像の類似性に注目したクラスタリング手法を導入したWebコミュニティ抽出に基づく高精度な検索手法を提案する．提案手法では，映像及びその映像を含むWebページから得られる特徴の類似性に基づき，重み付けを行ったリンク関係にリンク解析を施し，類似した映像を含むWebページの集合であるWebコミュニティを抽出する．さらに，抽出されたWebコミュニティ内に含まれる映像の類似性に基づいてクラスタリングを行う．これにより，ユーザはWebコミュニティから得られた類似した特徴の映像を含むクラスタを用いて効果的に検索することが可能となる．したがって，提案手法は類似した内容と特徴を持つ映像の効果的な検索を実現する．