【摘 要】
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作为随着web2.0技术而兴起的互联网社交类应用,微博已经逐渐成为人们日常生活里不可或缺的一部分。微博的火爆带来的是微博数据量的爆炸式增长。如何利用庞大的微博数据,如何
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作为随着web2.0技术而兴起的互联网社交类应用,微博已经逐渐成为人们日常生活里不可或缺的一部分。微博的火爆带来的是微博数据量的爆炸式增长。如何利用庞大的微博数据,如何从海量数据中获得符合需求的信息,如何挖掘和指定实体的关联信息,成为现阶段学术界的重点研究方向。本论文通过分析微博的特点,提出了基于微博的特定实体对象的信息挖掘系统——微邮系统,并从微博环境下的信息检索,特定实体信息挖掘和基于实体间关联性的推荐系统三个方面由浅入深地进行了研究。本文的主要创新点和贡献在于以下几个方面:首先,提出了一种基于电阻网络模型的查询扩展方法,利用电路系统上的电阻网络模型来模拟文本空间的词间关系网络,以有效电阻来表征词间的关联度。此方法有效地简化了复杂的词间关系网络的计算。TREC提出的Microblog Track评测的结果表明,此方法可以得到符合用户原始查询意图的扩展词,并提高各项检索指标。其次,在查询扩展的基础上,提出了一种基于词激活力模型的扩展词间关联性挖掘算法。利用词激活力模型中词间亲密度,计算扩展词问的关联性,得到扩展词对,并利用扩展词对进行查询重构。实验数据说明,扩展词对可以有效减少因扩展词引起的信息偏移,在关于实体对象的信息挖掘中取得了较好的效果。最后,设计实现了一个基于词激活力模型,针对用户兴趣和环境信息共同影响下的个性化推荐系统。此系统在TREC的Contextual Suggestion Track评测中取得了优异的成果,充分说明了词激活力模型在实体间关联性挖掘上的有效性。
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