【摘 要】
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[目的/意义]查询似然模型存在零概率问题,融合多源信息对模型进行扩展,不仅可以解决零概率问题,还可以实现对全局信息的差异化处理,降低噪声.[方法/过程]通过LDA主题挖掘和历
【机 构】
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河北大学管理学院 保定071000北京科技大学东凌经济管理学院 北京 100083;中央司法警官学院信息管理系 保定071000;
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[目的/意义]查询似然模型存在零概率问题,融合多源信息对模型进行扩展,不仅可以解决零概率问题,还可以实现对全局信息的差异化处理,降低噪声.[方法/过程]通过LDA主题挖掘和历史微博兴趣挖掘,分别获取初始微博的主题相关信息和兴趣相关信息,并将二者与全局信息融合,用于改进初始微博的语言模型估计,从而得到扩展的微博查询似然模型.运用网络爬虫工具从新浪微博爬取数据,并通过实证研究验证扩展模型的有效性.[结果/结论]实验结果表明:与已有的查询似然模型扩展方法相比,新模型具有较好的检索性能.
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