基于多重增强图和主题分析的社交短文本检索方法

社会网络平台上的社交短文本不同于网页或其他文本,它的特点是内容短、文本间存在转发评论等关系、话题复杂多样、与Web页面有链接关系、文本的作者间有关注关系等,现有的检索系统不能完全适应。该文提出一个基于多重增强图的社交短文本检索方法 SSTR,它利用多重增强图算法对通过Indri获得的初步检索结果实现再排序优化和去重。多重增强图算法是基于马尔科夫链理论设计出的图模型算法,社交短文本中蕴含的文本、作者、词语等不同层面的关系通过不同的图层及图中节点之间的边来建模。三个层面的关系相互增强,通过多次迭代运算,最终寻求多个层面间相互关系所处的稳定状态。多重增强图构建时,短文本的相似度计算基于主题分析结果,克服了传统余弦相似度计算时TF-IDF权重在短文本上的局限性。实验结果表明,与Indri、reRank-COS和reRank-LDA相比,基于多重增强图算法的SSTR排序的效果更好,适合初始检索结果相对较多的应用场合。