融合语义和时间因子的微博检索

摘要：

[目的/意义]目前微博已经成为人们获取信息和发布信息的主要平台，具备数据海量、更新及时等特点。从微博的大数据环境下帮助用户查询到语义相关的信息是目前迫切需要解决的问题。[方法/过程]提出一种融合语义相关度计算和时间因子的微博语义检索方法。首先利用基于WordNet知识库系的语义相关度分析进行初始排序，然后通过待检索词汇的时间因子计算进行二次排序，最终返回和待检索主题词语义相关并且时间分布较接近的微博文本。[结果/结论]在twitter数据集上进行实验分析，结果表明该方法能够获得较高的语义查准率。

关键词：微博检索、WordNet、时间因子、twitter

所属期刊栏目：35

分类号：G354;TP391(情报学、情报工作)

资助基金：浙江省自然科学基金项目“面向微博的异构媒质时空语义网络构建与关联检索研究”LQ14F020008研究成果之一。

在线出版日期：2016-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：190-194