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基于MapReduce的微博用户搜索排名算法
被引:12
作者
:
梁秋实
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京市科学技术研究院北京市计算中心
梁秋实
吴一雷
论文数:
0
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0
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0
机构:
北京市科学技术研究院北京市计算中心
吴一雷
封磊
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机构:
北京市科学技术研究院北京市计算中心
封磊
机构
:
[1]
北京市科学技术研究院北京市计算中心
来源
:
计算机应用
|
2012年
/ 32卷
/ 11期
关键词
:
微博搜索;
云计算;
MapReduce编程模型;
Hadoop平台/系统;
PageRank算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.3 [检索机];
TP393.09 [];
学科分类号
:
081203 ;
0835 ;
080402 ;
摘要
:
在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的"关注"关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个自动迭代的MapReduce工作流将计算过程并行化,进而提出一种基于MapReduce的微博用户搜索排名算法。在Hadoop平台上对该算法进行了实验分析,结果表明,该算法避免了用户排名单纯与其粉丝数量相关,使那些更具"重要性"的用户在搜索结果中的排名获得提升,提高了搜索结果的相关性和质量。
引用
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页码:2989 / 2993
页数:5
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基于消息传递机制的MapReduce图算法研究
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西北工业大学计算机学院
西北工业大学计算机学院
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;
伍赛
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计算机学报,
2011,
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-1784
[2]
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