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基于本體和局部查詢反饋的微博查詢擴(kuò)展算法

發(fā)布時(shí)間:2019-06-25 19:11
【摘要】:傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞匹配的查詢方法因查詢?cè)~短少,微博博文短小,容易引起歧義性,對(duì)查詢效率有較大影響.提出一種基于本體和局部查詢反饋的微博查詢擴(kuò)展算法,首先結(jié)合安全領(lǐng)域文檔構(gòu)建安全領(lǐng)域本體知識(shí)庫(kù),然后利用本體提供的語(yǔ)義知識(shí)對(duì)初始查詢?cè)~進(jìn)行擴(kuò)展,再結(jié)合局部查詢反饋對(duì)候選擴(kuò)展詞集進(jìn)行篩選,最后通過(guò)二次查詢和迭代操作得到最終查詢結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于本體和局部查詢反饋的微博查詢擴(kuò)展算法比基于關(guān)鍵詞的查詢擴(kuò)展算法、基于本體的查詢擴(kuò)展算法和基于"偽相關(guān)反饋"的查詢擴(kuò)展算法有更好的查全率和查準(zhǔn)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.
【作者單位】: 北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院智能通信軟件與多媒體北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;新浪網(wǎng)技術(shù)(中國(guó))有限公司;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61532006,61320106006,61502042) 北京市財(cái)政項(xiàng)目(PXM2017_178214_000005)
【分類號(hào)】:TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2505931

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