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一种融合聚类和时间信息的微博排序新方法

文献类型:期刊论文

作者卫冰洁1; 史亮2; 王斌3
刊名中文信息学报
出版日期2015
卷号29.0期号:003页码:177
关键词微博检索 Hashtag 聚类 时间 语言模型
ISSN号1003-0077
英文摘要随着微博的快速发展,微博检索已经成为近年来研究领域的热点之一。微博检索与传统文本检索在两个方面明显不同:一是微博具有自己的特点,表现在文本短和内容中具有主题概括词(称为Hashtag);二是微博排序中除了考虑文本和语义相似度,还需考虑时间信息。根据这两点区别,该文在统计语言模型的基础上,使用聚类进行文本扩展,并将Hashtag信息运用到聚类过程中。同时,因为微博数据集中具有Hashtag的微博个数不超过13%,针对这一现象,该文还提出了一种扩展微博Hashtag的方法,最终提出了基于聚类的三个模型。然后通过定义文档先验将时间信息加入到提出的三个检索模型中,得到融入聚类和时间信息的三个模型。最后基于TREC Microblog数据的实验结果证明,融合聚类信息和时间信息的模型在MAP和P@30上有明显提高,分别提高7.1%和11.6%。
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35951]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.国家计算机网络应急技术处理协调中心
3.中国科学院信息工程研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
卫冰洁,史亮,王斌. 一种融合聚类和时间信息的微博排序新方法[J]. 中文信息学报,2015,29.0(003):177.
APA 卫冰洁,史亮,&王斌.(2015).一种融合聚类和时间信息的微博排序新方法.中文信息学报,29.0(003),177.
MLA 卫冰洁,et al."一种融合聚类和时间信息的微博排序新方法".中文信息学报 29.0.003(2015):177.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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