新浪微博搜索排序方法研究

深入讨论了基于向量空间模型以及基于潜在语义分析的微博搜索排序算法,以新浪微博为例,通过建立实验系统,利用新浪微博公共开放平台提供的API获取实验数据,通过一个实验样例阐述向量空间模型和潜在语义分析的处理过程。新浪微博现有排序方法通常不能提供按照相关性排序的满意结果。利用向量空间模型以及潜在语义分析方法,构建"索引词-博文"矩阵,对博文进行分词和向量化。衡量博文和查询的相关度转化成计算博文向量和查询向量之间的相似度。把对博文和查询的处理简化为向量空间中向量的运算。由实验得知基于潜在语义分析的微博搜索排序算法有效地提高了博文的检索效率。     

一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法

提出了基于传统的PageRank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有"小世界"的显著特性。从用户活跃度和博文质量两个角度出发,构建了博主影响力的评价指标,引入了博主传播能力这个因子,利用PageRank算法的思想设计了新的影响力排名(Influence Rank)算法模型来评估博主影响力。通过实验对比发现Influence Rank算法在考虑节点间的关系之外还考虑了节点本身的特性,能够更加准确客观地反映博主的影响力排名。