基于PageRank的微博内容搜索

发布时间：2018-09-01 13:40

【摘要】：在Web 2.0时代,人们可以通过在线社交网络快速并自由地发表自己的观点。微博作为典型的Web 2.0应用正吸引着越来越多的用户。在海量的微博信息中,充斥着大量的无用信息,这给微博内容检索提出了严峻的挑战。在微博发言中,由于用户的发言是由一个个单词组成的,而且那些热点单词往往出现在多个用户的发言中。将用户的发言与单词间的链接构成一个二部图,然后将该二部图转换成加权的用户发言网络结构图,并通过PageRank的排名方式将重要的内容提取出来。实验结果表明,该方法可以明显增加微博内容搜索的准确性。
[Abstract]:In the Web 2.0 era, people were able to express their views quickly and freely through online social networks. Weibo as a typical Web 2.0 application is attracting more and more users. In the mass of Weibo information, there is a lot of useless information, which poses a severe challenge to Weibo content retrieval. In Weibo's speech, because the user's speech is composed of one word, and those hot words often appear in the multiple user's speech. The user's speech and the link between the words constitute a bipartite graph, then the two-part graph is converted into a weighted network structure map of the user's speech, and the important content is extracted by the PageRank ranking method. The experimental results show that this method can obviously increase the accuracy of Weibo content search.
【作者单位】： 新乡学院计算机与信息工程学院;
【分类号】：TP393.092

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本文编号：2217378