【摘要】：在Web 2.0時(shí)代,人們可以通過在線社交網(wǎng)絡(luò)快速并自由地發(fā)表自己的觀點(diǎn)。微博作為典型的Web 2.0應(yīng)用正吸引著越來越多的用戶。在海量的微博信息中,充斥著大量的無用信息,這給微博內(nèi)容檢索提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在微博發(fā)言中,由于用戶的發(fā)言是由一個(gè)個(gè)單詞組成的,而且那些熱點(diǎn)單詞往往出現(xiàn)在多個(gè)用戶的發(fā)言中。將用戶的發(fā)言與單詞間的鏈接構(gòu)成一個(gè)二部圖,然后將該二部圖轉(zhuǎn)換成加權(quán)的用戶發(fā)言網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,并通過PageRank的排名方式將重要的內(nèi)容提取出來。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以明顯增加微博內(nèi)容搜索的準(zhǔn)確性。
[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.
【作者單位】： 新鄉(xiāng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.092

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本文編號(hào)：2217378