网络视频分类是网络视频搜索的基本任务。 在本文中，我们通过集成基于模型和数据驱动的方法来提高性能，从一个新的角度探索了网络视频的分类。 提升来自两个方面：一是通过从相关视频和用户视频的查询扩展来提高文本分类器的性能。 基于模型的分类器是基于从标题和标签中提取的文本特征构建的。 相关视频和用户视频用作补偿有限且嘈杂的文本功能的缺点的外部资源。 通过查询扩展，可以增强相关视频和用户视频对文本特征的分类性能。 另一个改进来自集成基于模型的分类和相关视频和用户视频的数据驱动的多数投票。 从数据驱动的角度