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ORDINAL REGRESSION FOR INFORMATION RETRIEVAL
  • ISSN号:0217-9822
  • 期刊名称:《电子科学学刊:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60302021,60373101)
中文摘要:

本文提出了一种基于链接分析的对Blog信息源进行量化评估的方法,在此基础之上发现重要Blog信息源,既体现了Blog信息的特点,又在一定程度上减小了作弊链接对链接分析结果的影响,能为用户阅读信息提供方便,并可望为Blog信息检索提供一种新的思路。为了证明该评估方法的有效性,本文还提出了Blog信息源重要性的评价指标,对比了重要Blog信息源量化评估方法和评价指标的评分结果,通过相关性分析,表明此方法和评价指标存在高度的一致性。

英文摘要:

This paper proposes a method of ranking bloggers based on link analysis, which can exemplify the characteristics of blogs and reduce the influence of link spamming. This method can also bring convenience to users to read blogs and supply a new methodology for information retrieval in the blogosphere. To ensure the reliability of the ranking results, some evaluation indicators for the importance of bloggers are given, and the grading result of bloggers using the proposed method is compared with those using these indicators. At last, correlation analysis shows consistency between the proposed method and the evaluation indicators.

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期刊信息
  • 《电子科学学刊:英文版》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京2702信箱
  • 邮编:100080
  • 邮箱:jc@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-62551772
  • 国际标准刊号:ISSN:0217-9822
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2003/TN
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  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库
  • 被引量:73