融合语义和时间因子的微博检索
本文关键词:融合语义和时间因子的微博检索
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【摘要】:[目的/意义]目前微博已经成为人们获取信息和发布信息的主要平台,具备数据海量、更新及时等特点。从微博的大数据环境下帮助用户查询到语义相关的信息是目前迫切需要解决的问题。[方法/过程]提出一种融合语义相关度计算和时间因子的微博语义检索方法。首先利用基于Word Net知识库系的语义相关度分析进行初始排序,然后通过待检索词汇的时间因子计算进行二次排序,最终返回和待检索主题词语义相关并且时间分布较接近的微博文本。[结果/结论]在twitter数据集上进行实验分析,结果表明该方法能够获得较高的语义查准率。
【作者单位】: 杭州师范大学钱江学院;浙江工业大学;
【基金】:浙江省自然科学基金项目“面向微博的异构媒质时空语义网络构建与关联检索研究”(编号:LQ14F020008)研究成果之一
【分类号】:TP393.092;G206
【正文快照】: 0引言作为近几年兴起的一种流行度较广的社交媒体,微博已经成为人们获取信息和创造信息的主要平台,具备传播速度快、数据海量、文本内容短等特点。微博社区以用户作为主导者进行信息的传播和共享,但用户间错综复杂的关联隐藏了网络潜在的知识层面。微博爆炸式的传播速度,给网
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,本文编号:1299885
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