【摘 要】
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随着互联网技术的不断革新，一种新型的用户交互功能“弹幕”异军突起，成为了当下主流的用户表达观点的方式。弹幕通常表现为用户对某一特定时间点处视频内容的简短评价，相较于在线评论来说，弹幕的体量非常大且更直观地表达了用户的观感。如何通过弹幕获取用户兴趣也引起了产业界和学术界的关注。 本文针对传统文化题材纪录片这一领域，从弹幕视角来探究用户关注的纪录片要素，为纪录片观众的兴趣建模提供基础。本文首先根据弹
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随着互联网技术的不断革新，一种新型的用户交互功能“弹幕”异军突起，成为了当下主流的用户表达观点的方式。弹幕通常表现为用户对某一特定时间点处视频内容的简短评价，相较于在线评论来说，弹幕的体量非常大且更直观地表达了用户的观感。如何通过弹幕获取用户兴趣也引起了产业界和学术界的关注。
本文针对传统文化题材纪录片这一领域，从弹幕视角来探究用户关注的纪录片要素，为纪录片观众的兴趣建模提供基础。本文首先根据弹幕在不同时间点上的数量变化提取用户关注度高的视频片段，然后基于TF-IDF、TextRank和Word2Vec算法获取弹幕片段的关键词，得到传统文化题材纪录片用户关注的核心要素，并通过增量学习方法实现文本自动标注，得到用于弹幕文本分类的数据集；最后利用得到的数据集构建分类器模型，实现弹幕文本分类。
本文的主要贡献包括以下几个方面：
1.从弹幕数量的变化的角度提出了一种自动提取视频片段的方法,为提取视频片段的方法新增了可行之道
2.将弹幕内容与用户行为结合起来，基于弹幕视角来探究用户关注的要素，为获取用户关注要素开辟了新的视角。
3.建立了基于深度学习模型的弹幕文本多分类和新增类识别方法，拓宽了弹幕文本的应用价值。
总之，本文的研究可为弹幕文本的分析和传统文化纪录片的创作导向提供前期基础。
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