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目前,越来越多的人们开始观看来自互联网的视频,同时越来越多的视频网站涌现出来,但是人们观看的视频一般局限在有限个视频网站之内,同时大量出现的视频网站的质量良莠不齐,亟待一种较为有效的视频网站自动发现和对这些视频网站进行评估的方法,以便有效的寻找这些网站并评估其质量。针对视频服务网站自动发现与评估方法,本文开展了相关研究,主要研究内容及成果如下：1、互联网视频服务网站自动发现,提出了基于扩展关键词的方法,扩展关键词主要是基于给定的初始关键词,通过即刻搜索推荐的关键词、搜索引擎返回的关联关键词、返回网址中的meta标签中相关的keywords内容和discription内容、基于视觉特征的导航栏内容四种方法对关键词进行扩展,以便进一步发现更多的网站和关键词。本实验进行了50次,平均由最初的31个初始关键词扩展到了1430个以上,同时搜索到的视频网站数量平均为8299个,充分证明了本方法的可行性。2、视频服务网站评价指标设计与实现,本文基于现有的网站评估标准进行扩展,提出了用于视频网站评估的6个指标,分别为内容丰富度、内容评分、索引度、Alexa排名、内容热度和视频质量。并且分别针对这6个指标设计了它们的评分机制,同时实现了相应的视频网站评分,为视频网站的评估提供准确的评分数据。3、视频服务网站评估方法与实现,提出了基于决策试验和评价实验法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,简称DEMATEL)、层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)和模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation Method,简称FCEM)的综合评价方法,首先文章对本文提出的视频网站评价指标进行相关性处理的方法,根据DEMATEL方法获取了每个指标的重要程度；然后本文通过AHP方法对6个指标的权值进行了具体的计算,同时采用一致性比率CR来验证AHP方法的合理性,本文中CR=0.060<0.1,结果具有相当一致性：最后本文通过模糊综合评价法得到评估值,评估结果为优酷>搜狐>乐视>爱奇艺>腾讯视频>迅雷看看。并且与Alexa的排名进行比较,结果显示,本方法针对视频网站更具有效性。