微博检索与微博推送研究

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1、分类号：：密级ＵＤＣ：编号：工学硕士学位论文微博检索与微博推送研究硕士研究生：李松指导教师：宁慧副教授学科、专业：计算机科学与技术论文主审人：王巍教授哈尔滨工程大学２０１８年６月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文微博检索与微博推送研究硕士研究生：李松指导教师：宁慧副教授学位级别：工学硕士学科、专业：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院论文提交日期：2018年1月论文答辩日期：2018年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeof

2、M.EngResearchonMicroblogRetrievalandMicroblogPushCandidate：LiSongSupervisor：AssociateProf.NingHuiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyDateofSubmission：January,2018DateofOralExamination：March,2018University：HarbinEngineeringUniversity微博检索与微博推送研究

3、摘要随着移动互联网的迅速发展，以微博为代表的社交媒体成为人们获取信息的重要方式，微博检索和微博推送的研究引起了学术界和产业界的高度重视。微博数据可以分为历史微博、当日发布的微博以及实时发布的微博。从这三种微博数据中挖掘用户感兴趣微博的任务有两类：微博检索、微博推送，其中微博推送任务包括微博每日邮件总结和微博实时推送两个子任务。微博检索指从历史微博中根据用户的信息需求检索相关微博的任务，在检索系统中呈现排序结果。每日邮件总结从当日发布的微博中过滤出与用户感兴趣的主题相关的微博，以邮件的方式发送给用户。实时推送任务则对实时发布的微博过滤，获得与用户感兴趣的主题相关的微博，及时

4、的推送到用户手机上。本文针对微博检索、微博每日邮件总结、微博实时推送的三个任务开展研究，具体包括：1）在微博检索任务中，针对微博文本短，引发传统信息检索模型更严重的词不匹配问题，本文提出了基于参考文档模型的微博检索方法，分别引入含有更丰富信息的微博文档和URL文档作为参考文档，通过反馈技术实现查询和微博在参考文档上的映射，从而更准确地估计查询模型和微博模型，探索了以微博为代表的短文本信息检索新的理论和方法。在TREC2011年与2012年微博检索评测数据上的实验表明，该方法具有统计有效性地优于基线模型，提升了微博检索的性能。2）在微博每日邮件总结中，针对现有方法忽视了用户

5、对微博所链接的网页的关注度的问题，提出了融合链接的每日邮件总结方法。该方法在计算微博与用户兴趣的相关度时，同时考虑了用户对微博内容的信息需求，以及用户对微博URL所链接的网页内容的信息需求，较大幅度地提升了微博每日邮件总结任务的性能。在TREC2017微博每日邮件总结数据集上的实验结果表明：该方法优于多个基线方法。使用该方法参加了TREC2017微博实时推送评测，在北京大学、特拉华大学、北美飞利浦人工智能研究所等15家知名研究机构参赛的情况下，在每日邮件总结任务的主要评价指标nDCG@10-p上，获得第一名，优于第二名5%以上，验证所提出方法的有效性和先进性。3）在微博实

6、时推送任务中，相关微博与用户的兴趣具有高度相关、相关及不相关三种不同的相关度，而基于二分类的微博实时推送方法没有考虑微博与用户兴趣不同程度的相关度。因此本文创新性的将微博实时推送任务形式化为排序学习问题，提出了一个基于排序学习的微博实时推送方法。使用该方法参加了TREC2017微博实时推送评哈尔滨工程大学硕士学位论文测，在北京大学、特拉华大学、北美飞利浦人工智能研究所等15家知名研究机构参赛的情况下，在TREC2017的微博实时推送数据集上的实验结果表明：该方法优于代表当前技术水平的多个基线方法。在评测中的主要评价指标EG-p获得第一名，优于第二名9%，证明了提出方法的有

7、效性。关键词：微博检索；邮件总结；微博推送；实时推送；微博微博检索与微博推送研究AbstractWiththerapiddevelopmentofthemobileInternetindustry,modernsocialmedia,representedbyMicroblog,hasemergedasimportantwaysforpeopletocollectinformation.ResearchonMicroblogretrievalandMicroblogpushhasattractedtheattentionoft