基于概率分布转换聚类的广播电视新闻拆条方法

摘要

本发明公开了一种基于概率分布转换聚类的广播电视新闻拆条方法，包括步骤：S1，新闻节目视频数据化，提取特征数据；S2，计算每个特征数据的重要度占比，然后将每个特征数据乘以该特征的重要度占比作为该特征的新数据；S3，将每个带权重特征的数据归一化处理；S4，用概率分布转换聚类将归一化后特征数据中的入点类和非入点类聚类出来；S5，根据聚类得到的入点类和非入点类数据，切分新闻故事等；本发明解决了传统聚类算法在广播电视新闻拆条中存在误差较大，准确性较低的问题，对于提升聚类算法在电视新闻节目拆条应用中的准确率，具有非常重要的意义。