微博中基于增强型倒排索引的特定文档影响力估计算法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2014年第36卷第3期 545-550页,共6页
【作 者】:
司宏伟
【摘 要】
微博搜索系统中,将微博帖子根据搜索相关性和重要性进行排序,并通过列表的方式返回结果,是目前信息内容的主要展示手段.基于向量空间模型的打分函数被广泛地应用于该类系统中.事实上,微博系统中的帖子重要性打分函数实际取值并不为用户所见,文档的影响力通过排名的方式表现出来.对于一个检索外的文档,如何衡量其在信息检索系统文库中的影响力?一般搜索引擎或信息检索系统并不能很好地回答该问题.在微博短文本的基础上引入了社交影响力这一概念,并通过在文本倒排索引基础上设置反向位置标记,给出了一种全新的影响力度量指标,有效地回答了前述问题.理论分析和数据实验验证了算法的有效性和效率.
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