基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法

发布时间：2019-06-25 19:11

【摘要】：传统的基于关键词匹配的查询方法因查询词短少,微博博文短小,容易引起歧义性,对查询效率有较大影响.提出一种基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法,首先结合安全领域文档构建安全领域本体知识库,然后利用本体提供的语义知识对初始查询词进行扩展,再结合局部查询反馈对候选扩展词集进行筛选,最后通过二次查询和迭代操作得到最终查询结果.实验结果表明,基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法比基于关键词的查询扩展算法、基于本体的查询扩展算法和基于"伪相关反馈"的查询扩展算法有更好的查全率和查准率.
[Abstract]:The traditional query method based on keyword matching is easy to cause ambiguity because of its short query words and Weibo posts, which has a great influence on query efficiency. In this paper, a Weibo query extension algorithm based on ontology and local query feedback is proposed. Firstly, the security domain ontology knowledge base is constructed by combining the security domain documents, then the initial query words are extended by using the semantic knowledge provided by ontology, and then the candidate extended word sets are screened by local query feedback. Finally, the final query results are obtained by secondary query and iterative operation. The experimental results show that the Weibo query expansion algorithm based on ontology and local query feedback has better recall and precision than the keyword-based query expansion algorithm, ontology-based query expansion algorithm and query extension algorithm based on pseudo-correlation feedback.
【作者单位】： 北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室;新浪网技术(中国)有限公司;
【基金】：国家自然科学基金(61532006,61320106006,61502042) 北京市财政项目(PXM2017_178214_000005)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2505931