【摘 要】
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微博搜索排序是近年来微博研究的热点之一。对于任意一个话题,它内容的生产者很容易达到成千上万个,甚至更多,产生的微博数更是不计其数,同时,也给关键字搜索的微博排序提出
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微博搜索排序是近年来微博研究的热点之一。对于任意一个话题,它内容的生产者很容易达到成千上万个,甚至更多,产生的微博数更是不计其数,同时,也给关键字搜索的微博排序提出了更大的挑战。因此,本文提出了基于话题的用户权威值计算方法、基于WordNet的内容语义相似度方法,以及基于LDA的方法将输入关键词和所召回微博与其所属话题相关联,使用LearningToRank监督学习方法,学习一种排序策略。在此基础上,对提出的方案在实际数据集上分别对用户话题权威性、微博内容语义相似度、以及综合排序因素进行验证。
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