ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که وجود دوربین‌های خانگی و قدرت رسانه باعث شده تا با حجم خیره‌کننده‌ای از داده‌های ویدئویی سر و کار داشته باشیم. مسلم است روشی که بتوان با کمک آن، این حجم بالای فیلم را با سرعت و بهینه مورد دسترسی و پردازش قرار داد، اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند. با کمک خلاصه‌سازی ویدئویی این مهم حاصل شده و فیلم به یک سری فریم یا کلیپ کوتاه ولی بامعنی خلاصه می‌گردد. در این پژوهش سعی گردیده در ابتدا داده با کمک الگوریتم K-Medoids خوشه‌بندی شود؛ سپس در ادامه با کمک شبکه توجه گرافی کانولوشنالی، جداسازی زمانی و گرافی انجام گیرد و در گام بعدی با کمک روش ردکردن اتصال، نویزها و موارد تکراری حذف گردد. سرانجام با ادغام نتایج به‌دست‌آمده از دو گام متفاوت گرافی و زمانی، خلاصه‌سازی انجام گیرد. نتایج به دو صورت کیفی و کمی و بر روی سه دیتاست SumMe، TVSum و OpenCv مورد بررسی قرار گرفت. در روش کیفی به‌طور میانگین 88% نرخ صحت در خلاصه‌سازی و 31% میزان خطا دست یافته که به نسبت سایر روش‌ها جزء بالاترین نرخ صحت است. در ارزیابی کمی نیز روش پیشنهادی، کارایی بالاتری نسبت به روش‌های موجود دارد. پرونده مقاله