基于时间特性的微博检索和微博过滤研究--聚文网

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内容简介

本书以微博检索和微博过滤为研究对象，探索了如何利用微博的时间特性来减少微博短文本对检索模型和过滤模型带来的不利影响。全书共6章，第1章介绍了微博检索和微博过滤中存在的问题及研究现状；第2章提出了基于词语时间分布的查询模型；第3章提出了基于时间的微博文档模型；第4章提出了基于时间敏感的微博检索模型，并进一步提出了时间敏感的排序学习算法；第5章提出了基于历史微博的微博实时过滤模型；第6章总结全书并进行了展望。本书可供从事社交媒体短文本的信息检索、信息过滤等方向的研究人员和工程技术人员阅读参考，对事件跟踪、传播预测等研究也具有一定的借鉴价值。

作者简介

韩中元，佛山科学技术学院电子信息工程学院教授，于哈尔滨工业大学获得博士学位。主要研究领域包括信息检索、信息过滤、自然语言理解等，发表学术论文30余篇。获黑龙江省自然类科学技术奖二等奖1项，黑龙江省自然科学技术学术成果奖二等奖1项。在TREC、CLEF组织的微博检索评测、微博过滤评测、微博实时推送、微博每日摘要、抄袭检测等OO评测中，多次获得OOO。目前任中文信息学会信息检索委员会委员、中国人工智能学会青工委委员、中国计算机学会广东省人工智能专委会委员。OO章绪论 1.1 本书的背景和意义 1.2 微博检索的相关研究 1.3 微博过滤的相关研究 1.4 主要研究内容第2章基于词语时间分布的微博查询模型 2.1 概述 2.2 词语时间分布的相似性分析 2.3 基于词语时间分布的微博查询模型的重估 2.4 实验与分析本章小结第3章基于时间的微博文档模型 3.1 概述 3.2 相关微博的时间特性分析 3.3 基于时间的微博文档模型的构建 3.4 基于时间特性的文档扩展模型的简化 3.5 实验与分析本章小结第4章基于时间敏感的微博检索研究 4.1 概述 4.2 语言模型框架下融合时间的相关度计算 4.3 基于时间敏感排序学习算法的微博检索 4.4 实验与分析本章小结第5章基于历史微博的微博实时过滤研究 5.1 概述 5.2 微博实时过滤任务及历史微博分析 5.3 基于历史微博的微博过滤模型 5.4 实验与分析本章小结第6章展望

第1章绪论
1.1 本书的背景和意义
1.2 微博检索的相关研究
1.3 微博过滤的相关研究
1.4 主要研究内容
第2章基于词语时间分布的微博查询模型
2.1 概述
2.2 词语时间分布的相似性分析
2.3 基于词语时间分布的微博查询模型的重估
2.4 实验与分析
本章小结
第3章基于时间的微博文档模型
3.1 概述
3.2 相关微博的时间特性分析
3.3 基于时间的微博文档模型的构建
3.4 基于时间特性的文档扩展模型的简化
3.5 实验与分析
本章小结
第4章基于时间敏感的微博检索研究
4.1 概述
4.2 语言模型框架下融合时间的相关度计算
4.3 基于时间敏感排序学习算法的微博检索
4.4 实验与分析
本章小结
第5章基于历史微博的微博实时过滤研究
5.1 概述
5.2 微博实时过滤任务及历史微博分析
5.3 基于历史微博的微博过滤模型
5.4 实验与分析
本章小结
第6章展望
参考文献

基于时间特性的微博检索和微博过滤研究

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