基于MapReduce的微博用户搜索排名算法

• 作者: 吴一雷 封磊 梁秋实
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博搜索 云计算 MapReduce编程模型 Hadoop平台/系统 PageRank算法
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 2989-2993
• 分类号: TP391.3
• 字数: 2456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02989

摘要

在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的“关注”关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个自动迭代的MapReduce工作流将计算过程并行化,进而提出一种基于MapReduce的微博用户搜索排名算法.在Hadoop平台上对该算法进行了实验分析,结果表明,该算法避免了用户排名单纯与其粉丝数量相关,使那些更具“重要性”的用户在搜索结果中的排名获得提升,提高了搜索结果的相关性和质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一雷	北京市科学技术研究院北京市计算中心	2	27	2.0	2.0
2	梁秋实	北京市科学技术研究院北京市计算中心	1	25	1.0	1.0
3	封磊	北京市科学技术研究院北京市计算中心	1	25	1.0	1.0