视频分类
视频内容分析中的实时检测和分类研究
视频内容分析中的实时检测和分类研究随着互联网和智能手机的普及，视频内容已经成为了网络娱乐和交流的主要方式之一。
而随着视频内容的不断增加，如何对视频内容进行有效的实时检测和分类分析引起了越来越多人的关注。
首先，视频内容分析中的实时检测是指对正在播放的视频进行实时的检测和分析。
这种方法可以有效地避免用户暴露在不良内容和信息中，如色情、暴力、恐怖等内容。
实现这一目标的主要手段是利用计算机视觉和机器学习技术，通过训练和优化模型来检测和识别不良内容。
其次，视频内容分析中的分类研究是指对视频内容进行自动分类，以便更好地管理和组织。
视频内容分类分为两种方式，即基于文本的分类和基于视觉内容的分类。
基于文本的分类是指根据视频标题、标签和描述等元数据对视频进行分类。
这种分类方法较为简单，但是容易受到虚假信息的干扰。
而基于视觉内容的分类是指利用计算机视觉技术，从视觉角度对视频进行分类。
这种分类方法需要对视频进行特征提取和识别，具有较高的准确性。
为了实现视频内容的实时检测和分类，需要使用一些常用的方法和技术。
其中，最常见的是基于神经网络的深度学习技术。
该技术通过构建大规模的神经网络，实现从输入数据中自动学习预测模型和分类标准。
在视频内容分析中，主要使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来实现实时检测和分类。
并且，还需要对不同的场景、行为和对象进行分类研究，以便更加准确地检测和分类视频内容。
除了基于深度学习的技术，还可以使用基于规则的方法和传统机器学习方法。
这些方法利用人工制定的规则和特征来对视频内容进行分类。
虽然这些方法的准确性和效率低于基于深度学习的方法，但在某些情况下仍然具有一定的应用价值。
总的来说，视频内容分析中的实时检测和分类研究是解决视频内容中不良信息和垃圾信息的有效手段。
随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，我们有理由相信，在不久的将来，基于深度学习的视频内容分析技术将会更加成熟和完善，为网络娱乐和交流提供更加安全、便捷的环境。
基于内容的视频分类技术研究
基于内容的视频分类技术研究作者：暂无来源：《声屏世界》 2015年第13期万玉萍杨玲在通信与互联网普及的今天，数字视频在网络上的传播更加容易，在全世界范围内形成了海量的数据库。
面对这些海量的视频信息，如何对它进行有效地组织、管理、分类以及检索，近年来已经成为国内外众多学者研究的主要热点之一，也是极具挑战性的研究课题。
现有视频分类的主流解决方案分析目前，视频分类的主流解决思路是采用基于视频内容的处理和检索，主要通过以下两类方式实现：一、部分区域固定特征监测方式。
即通过逐帧的分析视频图像，定位图像中需要查询的相关特征，根据此特征的匹配程度，确定图形和视频是否属于暴恐视频。
此类方法的代表性处理手段有：匹配暴恐组织旗帜或台标，匹配服饰特征，匹配特定性人物等。
通常要实现此类方法，需要采用人脸识别、纹理识别、相似度计算等方法。
该方式的缺点是由于过度依赖固定特征和固定区域，当暴恐视频内容发生变化时，难以有效区分。
具体而言，在采用一些暴恐组织的旗帜、台标等特定特征进行识别时，对于基于该类组织的暴视频的识别效果会比较好。
然而一旦出现新的暴恐组织或者该组织改用新的旗帜和台标，即这些特定特征发生变化了，新的暴恐视频就很难在该类识别算法中被分类出来。
二、图像整体特征方式。
即通过图像特征提取算法，获得图像整体系统特征，通过大量数据的训练，获得分类器模型，利用此分类器模型实现对后续的图像视频的分类识别。
此类方法中采用的图像特征提取算法通常有：SIFT算法、灰度共生矩阵法、傅里叶功率谱法等。
该方式的缺点是由于采用的是固定特征提取算法，当视频中掺杂了干扰数据后，此类算法将会获得大量带噪音的特征，极大降低分类的效果。
尤其在海量数据下，难以适应特定需求。
具体而言，在采用一些现成的暴恐视频比如暴恐组织进行教授爆炸物制作方法的视频进行整体特征提取后，一旦遇到跟此特征比较相似行为的视频（如影视剧中相似的情节，甚至是动画片中有类似的情节）等，都可能会被归类为暴恐而被识别出来，导致分类效果大打折扣。
基于图像处理的短视频内容分析与分类
基于图像处理的短视频内容分析与分类近年来，随着社交媒体和短视频平台的迅猛发展，短视频已成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着用户上传短视频的数量不断增加，如何对这些海量的视频进行高效的分析和分类成为重要的研究方向。
本文将介绍一种基于图像处理的短视频内容分析与分类方法，以提高用户的使用体验和平台的内容管理效率。
首先，我们需要明确目标：对于短视频内容的分析和分类，我们希望能够准确地识别出视频中的主题、对象和情感，并将其分类。
为了实现这一目标，我们可以借助图像处理技术和深度学习方法。
在短视频内容分析中，关键问题之一是主题识别。
通过使用图像识别算法，我们可以将视频中的关键帧提取出来，并对每一帧进行特征提取。
这些特征可以包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
然后，我们可以使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN），对这些特征进行分类，以识别出视频的主题。
除了主题识别，短视频内容分析还可以包括对象识别和情感识别。
对象识别是指在视频中识别出具体的物体或人物。
这可以通过使用深度学习方法中的目标检测算法来实现，如基于卷积神经网络的物体检测模型。
情感识别是指对视频中的情感进行判断，例如判断视频是开心的、悲伤的还是惊讶的。
为了实现情感识别，我们可以使用自然语言处理技术，对视频中的音频进行转录，并对文本进行情感分析。
为了提高短视频的分类效果，我们还可以使用图像处理技术中的神经风格迁移方法。
通过将视频的特征与一系列预训练的艺术作品的特征进行对比，并进行迁移学习，我们可以将短视频的风格与艺术作品的风格相匹配，从而实现短视频的艺术化分类。
除了对短视频内容进行分析和分类，我们还可以利用图像处理技术中的图像增强方法来提高用户的观看体验。
例如，我们可以对视频进行边缘增强、锐化、照明调整等处理，以提升视频的画面质量。
此外，我们还可以通过局部对比度增强、去噪等技术，对视频进行优化处理，提高其视觉效果。
最后，短视频内容分析与分类不仅仅可以应用于个人用户的视频分享平台，也可以用于商业用途，如广告投放、内容推荐等。
《微视频创意与制作》课件—02微视频的定义及分类
谢谢观看
此类微视频的剧情设计一般植入品牌的营销理念、产品形象和功 能作用等，使受众在观赏微视频的同时接触并认可企业的品牌理 念或产品的形象功能等，从而扩大产品或品牌的影响力和认可度， 达到提升其商业价值的目的。
第二节 微视频的分类
2.艺术创作微视频 艺术创作微视频作品通常是专业影视创作人员的艺术创作，大多 是为影视作品创作比赛或为配合某些大型活动的举办而创作的。
第二节 微视频的分类
微视频可以分为三大类：剧情类、纪实类与实验类
三、实验类微视频 实验类作品彻底摒弃了商业盈利的目的，强调个性化的主观表达， 在内容和形式上都具有非理性、超现实、反叙事的特点，秉持非 主流、前卫的态度，风格往往较为抽象、怪诞。潜意识、意识流、 梦境等是此类作品常用的表现手法，并多具有反叙事特点以吸引 观众关注的内心体验。
第一节 微视频的定义及特点
2.艺术性 作为一种艺术形态，对艺术性的追求是微视频的基础属性。 ■ 微视频既要承载一定的思想文化内涵，满足人们精神交流和审 美的需要，又要在创作过程中注重艺术化的叙事策略、艺术化的 视觉呈现以及艺术化的情感表达。 ■ 商业性与艺术性的结合是微视频作为文化产品的显著特征。只 有在二者之间找到最佳平衡点，才能实现艺术与市场的双重发展。
第一节 微视频的定义及特点
3.技术性 技术的进步是微视频产生与发展乃至繁荣的物质前提。 ■ 由于科技的发展，常规的摄影器材、数码相机甚至手机都能够 成为微视频的制作工具，尤其是近年来智能手机的普及, 更是几乎 完全突破了微视频拍摄制作的门槛。 ■ 由于器材的便捷性与后期制作技术更易于掌握，大大缩短了其 制作周期，即使是非专业人员也可以通过简单学习就掌握相关技 巧,利用日常生活中的碎片时间就能够在短时间内完成一部作品。
短视频内容垂直分类方法
适时运用情绪化的文字和字幕：在适当的时候运用情绪化的文字和字幕，强调故事中的情感要点，帮 助观众深入理解和感受故事情节中的情感。
04
用户行为分析
User Behavior Analysis
垂直领域选择
1. 基于用户兴趣的 通过分析用户的兴趣偏好和消费行为，结合机器学习算法，可实现对短视频内容的个性化推 荐。从而帮助用户选取与其兴趣相关的垂直领域，例如美食、旅行、时尚等。
使用恰当的音乐和配乐：选择与故事情节相符合的音乐和配乐，通过音乐的节奏、旋律以及情感表达 方式来增强观众的情感体验。
运用画面语言和镜头语言：通过运用特定的画面语言和镜头语言，如色彩搭配、角度选择、镜头移动 等手法，强化故事的情感表达，使观众更容易与角色建立情感共鸣。
采用真实的表演和演技：通过选用优秀的演员和演技，使角色的情感表达更加真实自然，增加观众与 角色之间的情感共鸣。
用户喜好调查
05
数据监测与分析
Data monitoring and analysis
垂直选择的重要性
短视频平台极大地丰富了用户在内容观看和传播方面的体验，而如何提高短视频内容的相关性和用户体验则成为了平台 和内容创作者的重要任务。
首先，提高短视频内容的相关性意味着根据用户的兴趣和需求进行精准推荐。短视频平台通过分析用户的浏览历史、点 赞评论行为、社交关系等数据，构建个性化的推荐算法。这一算法可以根据用户的兴趣爱好，为其推荐有关联性的短视 频内容，让用户更容易找到符合自己兴趣的内容。
独特创意元素
可视化特效 创新故事情节
“独特创意元素 是创新的灵魂， 是推动企业发展 的不竭动力。”
图像变形
特殊滤镜
意想不到的结 局
独特的艺术风 格
视频分类入门
视频分类入门Introduction to Visual-based video classification互联网上图像和视频的规模日益庞大，据统计 Youtube网站每分钟就有数百小时的视频产生，这使得急切需要研究视频相关算法帮助人们更加容易地找到感兴趣内容的视频。
这些视频分类算法能实现自动分析视频所包含的语义信息、理解其内容，对视频进行自动标注、分类和描述，达到与人媲美的准确率。
大规模视频分类是继图像分类问题解决后下一个急需解决的关键问题。
视频分类的主要目标是理解视频中包含的内容，确定视频对应的几个关键主题。
视频分类（Video Classification）算法将基于视频的语义内容如人类行为和复杂事件等，将视频片段自动分类至单个或多个类别[1]。
视频分类不仅仅是要理解视频中的每一帧图像，更重要的是要识别出能够描述视频的少数几个最佳关键主题。
视频分类的研究内容主要包括多标签的通用视频分类和人类行为识别等。
与之密切相关的是，视频描述生成（Video Captioning）试图基于视频分类的标签，形成完整的自然语句，为视频生成包含最多动态信息的描述说明。
虽然融合多种特征如文本-图像融合、声音-视频融合对提高视频分类的性能有所帮助，但是本文主要关注研究融合视频本身的空间和时间特征，也称为基于视觉的视频分类。
一、传统视频分类方法研究在深度学习方法广泛应用之前，大多数的视频分类方法采用基于人工设计的特征和典型的机器学习方法研究行为识别和事件检测。
传统的视频分类研究专注于采用对局部时空区域的运动信息和表观（Appearance）信息编码的方式获取视频描述符，然后利用词袋模型（Bag of Words）等方式生成视频编码，最后利用视频编码来训练分类器（如 SVM），区分视频类别。
视频的描述符依赖人工设计的特征，如使用运动信息获取局部时空特征的梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG），使用不同类型的轨迹的光流直方图（Histogram of Optical Flow, HOF）和运动边界直方图（Motion Boundary Histogram，MBH）。
视频格式分类介绍
MPEG－2：制定于1994年，设计目标为高级工业标准的图像质量以及更高的传输率。这种格式主要应用在DVD/SVCD的制作(压缩)方面，同时在一些HDTV(高清晰电视广播)和一些高要求视频编辑、处理上面也有相当的应用。使用MPEG-2的压缩算法，可以把一部120分钟长的电影压缩到4到8GB的大小。这种视频格式的文件扩展名包括.mpg、.mpe、.mpeg、.m2v及DVD光盘上的.vob文件等。
小提示：细心的用户一定注意到了，这中间怎么没有MPEG－3编码？实际上，大家熟悉的MP3就是采用的MPEG－3(MPEG Layeur3)编码。
●DivX格式：这是由MPEG－4衍生出的另一种视频编码(压缩)标准，也即我们通常所说的DVDrip格式，它采用了MPEG4的压缩算法同时又综合了MPEG-4与MP3各方面的技术，说白了就是使用DivX压缩技术对DVD盘片的视频图像进行高质量压缩，同时用MP3或AC3对音频进行压缩，然后再将视频与音频合成并加上相应的外挂字幕文件而形成的视频格式。其画质直逼DVD并且体积只有DVD的数分之一。这种编码对机器的要求也不高，所以DivX视频编码技术可以说是一种对DVD造成威胁最大的新生视频压缩格式，号称DVD杀手或DVD终结者。
●nAVI格式：nAVI是newAVI的缩写，是一个名为ShadowRealm的地下组织发展起来的一种新视频格式(与我们上面所说的AVI格式没有太大联系)。它是由Microsoft ASF压缩算法的修改而来的，但是又与下面介绍的网络影像视频中的ASF视频格式有所区别，它以牺牲原有ASF视频文件视频“流”特性为代价而通过增加帧率来大幅提高ASF视频文件的清晰度。
RealAudio流动的旋律
RealAudio主要适用于在网络上的在线音乐欣赏，现在大多数的用户仍然在使用56Kbps或更低速率的Modem，所以典型的回放并非最好的音质。有的下载站点会提示你根据你的Modem速率选择最佳的Real文件。现在real的的文件格式主要有这么几种：有RA（RealAudio）、RM（RealMedia，RealAudioG2）、RMX（RealAudioSecured），还有更多。这些格式的特点是可以随网络带宽的不同而改变声音的质量，在保证大多数人听到流畅声音的前提下，令带宽较富裕的听众获得较好的音质。
如何选择适合的视频分类和标签
如何选择适合的视频分类和标签视频内容的分类和标签对于提高观众的搜索和发现体验至关重要。
正确选择适合的视频分类和标签可以让您的视频更容易被目标观众找到和观看。
本文将为您介绍如何选择适合的视频分类和标签，以提升视频的可见性和观众吸引力。
1. 视频分类选择1.1 根据内容主题选择分类在选择适合的视频分类时，首先需要根据视频内容的主题选择相应的分类。
例如，如果您的视频是关于健身的教程，那么将其分类为“健康与健身”或“运动”类别是更为合理的选择。
确保您选择的分类与视频内容紧密相关，这将有助于吸引对该主题感兴趣的观众。
1.2 研究热门分类除了与视频内容相关的分类外，您还可以研究一些当前热门的视频分类。
这些热门分类通常会吸引更多的观众，并提高您的视频被点击和观看的机会。
浏览视频平台上的热门视频分类，并根据自己的内容选择适合的分类。
1.3 关注观众需求了解您的目标观众的需求也是选择适合的视频分类的关键。
仔细分析您的目标观众群体，了解他们的兴趣和喜好，以便能够将您的视频分类与他们的需求相匹配。
这样可以增加您视频的曝光率，让更多的观众发现和观看您的内容。
2. 视频标签选择2.1 使用相关关键词选择适当的关键词标签是提高视频搜索可见性的重要一环。
确保您使用与视频内容相关的关键词标签，这样可以增加视频在搜索结果中的出现几率。
例如，如果您的视频是关于旅行的，您可以使用“旅行”、“旅游”、“旅行故事”等相关关键词标签。
2.2 考虑热门标签研究当前热门的标签也是选择适合的视频标签的一种方法。
使用一些热门的标签可以吸引更多的观众，并增加视频被点击和观看的机会。
浏览同类型视频的热门标签，并选择与您的视频内容相关的热门标签。
2.3 兼顾泛观众标签除了与具体内容相关的标签外，还可以考虑使用一些泛观众标签。
这些标签可以扩大视频的观众范围，吸引更多的观众点击观看。
例如，使用“娱乐”、“生活方式”等标签可以吸引更广泛的观众群体，提高视频的曝光率。
蚁群优化算法优化支持向量机的视频分类
蚁群优化算法优化支持向量机的视频分类蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚁群觅食行为的启发式算法，它由意大利学者Dorigo等人于1992年提出。
蚁群优化算法是一种基于群体智能的算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为方式，来解决组合优化问题。
蚁群优化算法的核心思想是通过蚂蚁在寻找食物时释放信息素的方式来引导其他蚂蚁找到最优解。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于模式识别、数据挖掘和机器学习领域的监督学习算法。
SVM以最大化分类间隔为目标，将数据映射到高维空间中，通过构建一个最优超平面来实现数据的分类。
视频分类是指将视频数据按照一定的规则或者特征进行分类，以便于后续的检索、管理和分析。
视频分类在视频内容检索、视频监控、视频编辑和视频推荐等方面有着广泛的应用。
本文将介绍蚁群优化算法在优化支持向量机用于视频分类中的应用。
将介绍视频分类领域的研究现状，然后介绍蚁群优化算法和支持向量机算法的原理，最后具体分析蚁群优化算法优化支持向量机用于视频分类的应用。
一、视频分类研究现状随着互联网技术的不断发展，视频数据呈现出爆炸式增长的趋势，视频分类作为对视频数据进行处理和管理的重要手段，受到了广泛关注。
目前，视频分类主要分为基于内容的视频分类和基于行为的视频分类两大类。
基于内容的视频分类主要是根据视频的内容特征对视频进行分类，如颜色、纹理、运动特征等。
这种方法通常需要使用图像处理技术和机器学习算法来提取视频的特征，并进行分类。
目前，视频分类技术面临的主要问题包括特征提取的难度、特征表达的复杂性和分类准确度的提升。
为了解决这些问题，研究人员将一些优化算法引入到视频分类中，以提高分类准确度和效率。
二、蚁群优化算法的原理与应用蚁群优化算法是一种基于蚂蚁在寻找食物时释放信息素的方式来引导其他蚂蚁找到最优解的启发式算法。
蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，并且路径上的信息素浓度会影响其他蚂蚁的选择。
基于深度学习的短视频自动分类算法
基于深度学习的短视频自动分类算法短视频平台的快速发展使得大量的短视频涌现出来，这其中包含了海量的内容，它们的种类和主题也是丰富多彩的，如此之多的内容让人类难以通过人工手动分类来完成内容的管理和分类。
这样的场景下，基于深度学习的短视频自动分类算法应运而生。
这篇文章主要介绍如何使用深度学习算法来实现短视频的自动分类任务。
首先，我们需要了解什么是深度学习。
深度学习是一种机器学习算法，其主要特点是利用深层神经网络来识别和学习数据中的模式和规律。
深度学习是人工智能的重要技术之一，它已经成为现代数据科学的重要分支之一。
目前，深度学习已经应用到了诸如语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
在短视频自动分类任务中，深度学习可以被应用于图片特征提取和模型构建两个方面。
首先是图片特征提取，这个过程是将短视频中的相应帧提取出来，并将其转换成特征向量的过程。
这个过程旨在提取视频中的重要信息以便分类模型更好地理解短视频的意义。
通常，我们可以使用卷积神经网络来实现这个过程。
这是因为卷积神经网络能够自动从图像中学习特征，从而得到图像的表征向量。
在短视频这个场景中，我们可以将每一帧都看做是一个图片，然后使用卷积神经网络来提取其特征。
接下来是模型构建部分。
根据短视频的实际情况和需求，我们可以选择不同的分类模型。
我们这里介绍一种比较简单但是有效的模型，那就是支持向量机。
支持向量机是一种常见的分类模型，它能够学习复杂的非线性决策边界，从而实现高精度的分类。
在支持向量机中，我们可以使用短视频中提取得到的特征向量作为输入，然后进行训练和预测。
最后是模型评估部分。
为了保证分类模型的准确性和鲁棒性，我们需要对模型进行评估。
我们可以选取一部分短视频作为测试集，然后使用分类模型对这些视频进行分类，并统计其分类准确率。
同时，在模型一般具有多个超参数（比如，卷积核大小、网络层数等）的情况下，我们还需要使用交叉验证等技术来调整模型的超参数，以获得最佳的参数组合。
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视频定义、特点。
研究对象说明，如何标引。
如何分类。
摘要：由于web2.0 的到来，常见的视频数据中，用户常常会对视频信息进行描述、评论以及提供个性化的标签数据，因而形成与在线视频相关的丰富的文本信息。
本文通过对动漫视频的研究将这些文本信息为基础，提出视频中的文本分类的大体研究框架，构建视频分类模型，以达到视频分类的目的，同时对动漫视频标引的方法进行了阐述。
关键词：动漫；视频分类；视频标引
1.引言
互联网上的多媒体数据包括视频、音乐、文字等，由于数量不断增长而成为持续热门研究的问题之一，其中尤以视频数据的飞速增长最为明显。
大量的视频信息造成数据堆积而无法及时处理。
于是，快速、有效地浏览大量视频数据并将这些视频数据分类，对于提升用户体验，发现潜在的可利用的商业价值至关重要。
另一方面，为了更好的给用户一个搜索体验，降低用户获取相关视频数据的时间，我们有必要提出一种视频组织和管理方法，将视频数据的描述信息存储在数据库中，建立一个标引平台，提高视频的利用率和流通率。
2.视频的定义与特点
2.1定义
视频（Video）泛指将一系列静态影像以电信号方式加以捕捉，纪录，处理，储存，传送，与重现的各种技术。
连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。
2.2特点
(1)视频数据具有非常大的信息容量，可以通过同步音频、视觉、嵌入的文本信息以及使不同的结构编排方式来表达丰富的语义；
(2)视频数据的处理需要掌握特定领域的背景知识，如不同的观众观看同一段视频得到的信息可能不同，这取决于观众的背景知识以及情绪状态等因素，这说明了视频的语义信息是和相关的领域知识结合在一起的；
(3)视频的时间结构单元是帧，语义单元是场景，帧可以自动提取，但是场景获取需要人工参与，帧层次的信号信息到场景层次的语义信息没有固定的映射规则；
3.研究对象和内容
3.1研究对象
3.1.1Verycd网站简介
3.1.2动漫视频简介
3.2研究内容
3.2.1动漫视频分类
3.2.2动漫视频标引
4.基于文本描述的动漫视频分类
4.1基于文本的视频分类建模
4.2
5.基于元数据的动漫视频标引
5.1标引类型
5.2元数据的定义（DC)
5.3标引范例
视频分类是指分配视频数据到事先定义的类别（例如体育，新闻，音乐，动漫等）过程。
基于集体智慧web2.0 的到来，使得用户在网络应用方面体现出举足轻重的价值，在常见的视频数据中，视频和声音等含有内容的信息都可以通过用户以文本的形式进行标注，文本信息常常见于用户对视频信息的描述、评论以及所提供的个性化标签数据中。
因此，与视频关连的文本信息成为对视频进行分类中最直接、最可行且最有效的特征。
此套视频搜索引擎采用基于Java 的
Lucene 索引技术，对数据库中的视频属性
信息进行索引，生成索引文件。
为了提高
搜索结果的准确性，我们对索引前的视频
的标题、简介、标签等信息首先进行中文
分词处理，这样能够更好地符合中国人的
语言习惯。
另外为了对搜索结果更好的排
序，我们对视频的一些属性进行了权重处
理，这些属性包括视频的抓取时间、视频
的播放速度、视频的总点击量，视频的单
日点击量等，并对较新的、播放比较流畅
的、总点击量和单日点击量比较大的视频
赋予更大的权重，这样这些视频在搜索结
果中就会出现在靠前的位置，这些视频也
更可能是用户需要的。
网络视频的增长速度很快，。