本文選題：微博檢索 + 查詢擴展��； 參考：《計算機學報》2016年10期

【摘要】：該文提出了一種面向微博檢索的基于詞匯時間分布的查詢擴展方法.該方法利用擴展詞與查詢詞的時間分布的相似性來度量擴展詞與查詢詞之間的相關(guān)度,建立了基于詞匯時間分布的查詢模型.具體而言,該文在提出詞匯時間分布的定義和估計方法的基礎(chǔ)上,給出了查詢詞與擴展詞的時間分布相似性的度量,以此作為它們的相關(guān)度,完成擴展詞的選擇和查詢模型的重估.該文方法利用時間信息而不是內(nèi)容來擴展查詢,避免了基于內(nèi)容的查詢擴展方法因微博內(nèi)容短而無法準確估計擴展詞的不足.由TREC 2011和TREC 2012微博檢索評測數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,基于詞匯時間分布的查詢擴展模型有效地提高了微博檢索的性能,不僅顯著優(yōu)于經(jīng)典的基于內(nèi)容的查詢擴展模型,而且優(yōu)于其他利用時間進行查詢擴展的方法.
[Abstract]:In this paper, a query extension method based on word time distribution for Weibo retrieval is proposed. This method uses the similarity of time distribution between extended words and query words to measure the correlation between extended words and query words, and establishes a query model based on word time distribution. Specifically, on the basis of the definition and estimation method of lexical time distribution, this paper gives a measure of the similarity of temporal distribution between query words and extended words, which is regarded as their correlation degree. The selection of extended words and the revaluation of query model are completed. In this paper, time information rather than content is used to extend the query, which avoids the shortage of the method of query expansion based on content because of the short content of Weibo, which can not accurately estimate the extension words. The experimental results of TREC 2011 and TREC 2012 Weibo retrieval and evaluation data show that the query expansion model based on lexical time distribution can effectively improve the performance of Weibo retrieval, and it is not only superior to the classical content-based query expansion model, but also better than that of the classical content-based query extension model. Moreover, it is superior to other methods of query expansion using time.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;黑龍江工程學院計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61370170,61402134,61173074) 國家社科基金(14CTQ032)資助~~
【分類號】：TP391.3

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9 陳U，

本文編號：2096626