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IDENTIFYING MULTIMEDIA ASSET SIMILARITY USING BLENDED SEMANTIC AND LATENT FEATURE ANALYSIS

机译:利用混合语义和潜在特征分析识别多媒体资产的相似性

摘要

Methods and system for determining a similarity relationship between a plurality of digital assets and a target digital asset comprises creating a normalized semantic feature vector associated with a search query, discovering the target asset based on the normalized semantic feature vector, generating a normalized latent feature vector associated with the target asset, comparing the normalized semantic feature vector with semantic feature vectors for each of the digital assets to generate a semantic comparison value, comparing the normalized target latent feature vector with latent feature vectors for each of the digital assets to generate a latent comparison value, blending the semantic comparison vector value with the latent feature comparison vector value to create a target comparison value for each of the digital assets, and reporting the digital assets having the highest target comparison values to the user or group of users.
机译:用于确定多个数字资产与目标数字资产之间的相似关系的方法和系统包括:创建与搜索查询相关联的归一化语义特征向量,基于归一化语义特征向量发现目标资产,生成归一化潜在特征向量与目标资产相关联,将标准化的语义特征向量与每个数字资产的语义特征向量进行比较以生成语义比较值,将标准化的目标潜在特征向量与每个数字资产的潜在特征向量进行比较以生成潜在值比较值,将语义比较向量值与潜在特征比较向量值混合以为每个数字资产创建目标比较值,并将具有最高目标比较值的数字资产报告给用户或用户组。

著录项

  • 公开/公告号US2019272326A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-09-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TIVO SOLUTIONS INC.;

    申请/专利号US201916419547

  • 发明设计人 DAVID ARTHUR;DOUG MITTENDORF;

    申请日2019-05-22

  • 分类号G06F17/27;G06F16/41;G06F16/43;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:06:08

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