本文關鍵詞：適應性閾值優(yōu)化的微博消息索引模式

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【摘要】：為提高微博搜索的準確性,提出一種適應性的微博消息索引模式。將微博消息的轉發(fā)和回復表示為樹形結構并進行編碼;提出一種基于內(nèi)容和排名的索引模式,根據(jù)新消息的到來適應性地調(diào)整內(nèi)存中的索引數(shù)據(jù);為避免檢索過程掃描整個微博數(shù)據(jù)集,提出一種Top-k閾值優(yōu)化方法。Twitter數(shù)據(jù)實驗結果表明,該模式降低了微博數(shù)據(jù)索引時的時間和空間開銷,其性能隨著時間的推移比較穩(wěn)定。
【作者單位】： 鄭州成功財經(jīng)學院信息工程系;武漢理工大學信息工程學院;鐵道警察學院公安技術系;
【關鍵詞】： 微博 信息檢索 索引模式 閾值 社會網(wǎng)絡
【基金】：公安部重大基金項目(201202ZDYJ017) 河南省教育廳科學技術研究重點基金項目(14A520011)
【分類號】：TP393.092;TP391.3
【正文快照】： 0引言傳統(tǒng)的搜索引擎通過網(wǎng)絡爬蟲收集到海量的網(wǎng)頁信息,然后通過預先排序的方式響應用戶的搜索請求,這種方式不能滿足用戶對實時信息的搜索請求[1],其不能對用戶剛剛發(fā)布的微博信息進行檢索。在大規(guī)模的微博系統(tǒng)中,系統(tǒng)每秒鐘需要處理成千上萬條狀態(tài)更新,因此為用戶提供實時

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本文編號：834861