近年来,移动互联网等技术的发展,极大地促进了视频内容的产出和传播,视频内容正在影响我国大量人口的信息生活,视频信息资源的研究和应用需求也越来越深入和细化。而深度研究和发掘视频内容的价值一定会涉及视频的语义信息,在视频资源管理、视频数据挖掘、视频检索等领域的最新研究离不开对视频语义的关注。良好的视频语义表示方法正是上述研究和应用中的关键。然而现有的表示方法中普遍存在“语义抽象机制不够完善”、“缺乏演化视角下的拓展机制”、“对时间信息的表示不充分”、“缺少通用有效的形式化描述模型”等不足之处,无法有效表示视频的语义,不利于视频信息资源的进一步研究和应用。因此,本文提出演化视角下基于图结构的视频语义表示方法GSVideo（Graph Semantic of Video）,尝试探究现有问题的解决方法。本文首先结合示例视频梳理了视频语义表示几方面的关键问题,即“自底向上的演化过程”、“演化视角下的视频语义拓展”、“自顶向下的语义补全”、“用户导向的视频语义检索”,并分析了各项问题的解决思路。在此基础上,本文提出了视频语义表示方法GSVideo,详细定义了视频语义表示方法的语义单元、语义联系和形式化表示方式等,并给出了数据建模和数据查询等数据操作规则。并使用本文的语义表示方法对示例视频进行语义表示,结合上述关键问题解读表示过程,进一步论述了本文方法的细节机制。GSVideo是在演化视角下提出的、基于图模型的建模原语和语义数据模型的抽象机制的视频语义表示方法。该方法整合了视频内容的高低层信息,使用耦合度低的语义单元,针对语义演化设计了多种语义拓展机制,对语义时间信息进行了充分表示,提供了有效的视频语义检索方案,并具备通用的形式化描述方法。本文使用GSVideo方法对示例视频进行了语义表示,该方法在语义表示、语义检索等方面均体现出了很强的可行性,说明了方法的有效性。本文也将GSVideo方法与现有研究中的视频语义表示方法在高底层信息整合、语义抽象机制、语义演化、多粒度时间表示、形式化描述等方面进行了比较,GSVideo方法在比较中具有明显优势,说明了方法的创新性。