【摘 要】
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在微博系统中,寻找高质量微博用户进行关注是获取高质量信息的前提。该文研究高质量微博用户发现问题,即给定领域词查询,系统根据用户质量返回相关用户排序列表。将该问题分
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402466）, 国家高技术研究发展计划（863）（2015AA016005）
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在微博系统中,寻找高质量微博用户进行关注是获取高质量信息的前提。该文研究高质量微博用户发现问题,即给定领域词查询,系统根据用户质量返回相关用户排序列表。将该问题分解成两个子问题：一是领域相关用户的检索问题,二是微博用户排序问题。针对用户检索问题,提出了基于用户标签的用户表示方法以及基于维基百科的查询—用户相似度匹配方法,该方法作为ESA（explicit semantic analysis）的一个扩展应用,结果具有良好的可解释性,实验表明基于维基百科的效果要优于基于其他资源的检索效果。针对用户排序问题,提
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