适应性阈值优化的微博消息索引模式
本文关键词:适应性阈值优化的微博消息索引模式
【摘要】:为提高微博搜索的准确性,提出一种适应性的微博消息索引模式。将微博消息的转发和回复表示为树形结构并进行编码;提出一种基于内容和排名的索引模式,根据新消息的到来适应性地调整内存中的索引数据;为避免检索过程扫描整个微博数据集,提出一种Top-k阈值优化方法。Twitter数据实验结果表明,该模式降低了微博数据索引时的时间和空间开销,其性能随着时间的推移比较稳定。
【作者单位】: 郑州成功财经学院信息工程系;武汉理工大学信息工程学院;铁道警察学院公安技术系;
【关键词】: 微博 信息检索 索引模式 阈值 社会网络
【基金】:公安部重大基金项目(201202ZDYJ017) 河南省教育厅科学技术研究重点基金项目(14A520011)
【分类号】:TP393.092;TP391.3
【正文快照】: 0引言传统的搜索引擎通过网络爬虫收集到海量的网页信息,然后通过预先排序的方式响应用户的搜索请求,这种方式不能满足用户对实时信息的搜索请求[1],其不能对用户刚刚发布的微博信息进行检索。在大规模的微博系统中,系统每秒钟需要处理成千上万条状态更新,因此为用户提供实时
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,本文编号:834861
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