一种基于作者建模的微博检索模型

• 作者: 李锐 王斌
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 作者模型 微博检索 平滑
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信息检索及社会计算
• 页码范围: 136-143
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8065字
• 语种: 中文

摘要

近年来,微博的发展令人瞩目,微博检索已经成为一个重要的研究课题.而微博具有文本内容短、更新快、融合社交网络等特点,这些特点使微博的检索不同于传统的web检索.该文首先分析了传统的向量空间模型、概率模型以及基本的语言模型直接用于微博检索将面临的问题;接着在语言模型框架下提出了利用作者信息对微博内容进行扩展的思想,即利用作者信息重新估计微博的语言模型;然后针对话题模型在短文档训练中存在的问题,提出了使用作者的文档话题模型采进一步扩展微博的内容;最后在TREC公开数据集上进行了实验.实验结果表明,可以通过合理使用作者信息来有效的提高微博检索的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	中国科学院计算技术研究所	325	6645	42.0	69.0
2	李锐	中国科学院计算技术研究所	63	1219	18.0	34.0