计算机科学与探索

作者：周南，杜军平，姚旭，梁美玉，薛哲，LEE JangMyung

单位：1.北京邮电大学 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室，计算机学院，北京 1008762.釜山国立大学 电子工程系，韩国 釜山 46241

关键词：微博搜索,深度卷积神经网络,深度学习,搜索排序,信息搜索

针对由于微博文本的数据特性造成的传统信息搜索方法无法直接实现微博话题内容搜索的问题，提出了一种基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法，对微博安全话题内容进行搜索和匹配排序。该方法包括基于深度卷积神经网络的微博内容筛选和微博内容匹配两部分。微博内容筛选依据深度卷积特征表示进行微博内容筛选，微博内容匹配通过卷积特征非线性变换对筛选结果进行匹配排序。微博内容筛选和微博内容匹配对国民安全话题相关的微博文本内容局部特征进行处理，对筛选结果进行相似度计算从而实现相似度匹配。实验结果表明该方法在微博搜索性能上优于现有同类方法，并验证了所提出方法针对安全话题的微博文本内容搜索的有效性。

来源：2019年第5期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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