【摘 要】
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随着微博服务的出现,微博中的个性化搜索成为了新的研究热点。主题模型作为一种有效的文本主题建模工具,被广泛应用到个性化搜索领域,然而微博数据存在主题多样化、实时性强
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随着微博服务的出现,微博中的个性化搜索成为了新的研究热点。主题模型作为一种有效的文本主题建模工具,被广泛应用到个性化搜索领域,然而微博数据存在主题多样化、实时性强等特点,传统的基于主题模型的个性化搜索算法难以解决微博数据中存在的主题粗糙性问题。为了解决这一问题,结合主题模型和语言模型建立了主题类一词语的双层用户兴趣模型,这种模型不仅反映了用户的兴趣主题,而且避免了主题的粗糙性,并利用用户的兴趣模型实现了微博搜索的个性化服务。同时,考虑到微博数据实时性的特点,将时间因素融入到微博搜索模型当中,提出了一种时间
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