一种基于微博数据的多维度检索排序优化算法和工具

摘要

一种基于微博数据的多维检索排序优化算法和工具，该算法从数据特征、用户特征和应用特征三个维度对Lucene原始检索排序结果进行优化，使优化后的排序结果在体现数据特征、符合用户查询意图和契合应用主题等方面得到提升。多维度检索排序优化工具，完成基于金融微博数据的实现，分为三个模块，每个模块完成一个维度的优化。数据特征的排序优化模块实现维度一数据特征优化；用户特征的排序优化模块实现维度二用户特征优化，其包括两个子模块——检索标签和检索日志的优化子模块；应用特征的排序优化模块实现维度三应用特征优化。该工具适合优化所有Lucene的基本检索结果，可在某系统检索模块中实现Lucene原始检索结果的优化排序，给予用户更好的检索体验。

主权项

一种基于微博数据的多维检索排序优化算法，其特征在于：结合微博数据特点，从检索数据特征、检索用户特征和系统应用特征三个维度，对Lucene原始检索排序结果进行综合多维度的优化调整，使优化后的排序结果更加体现数据特征、更加符合用户的真实查询意图、更加契合应用的主题。多维度检索排序优化工具定义了以下三个维度，使用多维检索排序优化算法，对基于金融微博数据Web应用进行检索排序优化的实现，最后对基于金融微博数据实现的工具进行数据测试，证明了此工具的有效性：维度一是检索数据特征，在此维度上全面考虑数据的特点，尤其是微博数据不同于传统数据的显著区别，基于此区别对排序结果进行优化；维度二是检索用户特征，主要探究用户的真实检索意图，使更符合用户检索意图的检索结果优先返回；维度三是系统应用特征，针对某一应用的特定主题，对检索结果进行优化，使更契合主题的检索结果优先返回。