基于相关反馈的微博相似主题时序查询  

Relevance Feedback-based Search of Topic Time Series Similarity in Micro-blogging

作　　者：包红云[1] 李秋丹[1] 宋双永[1] 高珩[1] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190

出　　处：《计算机科学》2013年第4期169-171,198,共4页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(61172106);北京市自然科学基金(4112062)资助

摘　　要：提出了一种基于相关反馈的微博相似主题时序查询方法。该方法通过考虑用户对不同查询结果是否满意的反馈情况,建立修改度量系数的目标函数,从而实现微博中体现用户兴趣的主题时序相似性计算,为用户提供更满意的相似主题时序查询结果。基于该方法设计了一个可视化的微博相似主题时序查询系统,在微博代表性网站-Twitter数据集上进行的实验,表明了该方法在微博背景下的相似主题时序查询中的有效性。A new approach based on relevance feedback was proposed for the topic time series similarity search in micro-blogging.By considering whether the user is satisfied with the returned time series,we established an objective function for learning the coefficient of the unique metric,which reflects the user＇s accurate interest.Therefore,the approach can provide the user with more satisfying topic time series in micro-blogging.We also developed a topic time series similarity search system in micro-blogging based on the new approach.Experiment results on Twitter data show the effectiveness of our proposed approach.

关 键 词：微博客 主题时序 相似查询 相关反馈 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]