热门话题排名预测与查询扩展的语义分析

### 热门话题排名预测与查询扩展的语义分析 在当今信息爆炸的时代，对热门话题排名的预测以及信息检索中查询扩展的优化变得至关重要。本文将深入探讨热门话题排名预测的相关研究，以及基于点击数据的查询扩展的语义分析。 #### 热门话题排名预测 ##### 实验设置 为了评估热门话题排名变化的预测，研究团队进行了一系列实验。首先，他们收集了不同国家（美国、英国和澳大利亚）从2012年6月30日到2014年6月30日期间的热门话题术语、相关推文以及这些话题的排名模式。通过Twitter API，共收集到57359个独特的热门话题，并使用这些两年的数据进行训练。 训练数据以历史排名模式作为特征，预定义的未来排名作为类别。特征的数量会根据最佳窗口大小而变化。为了构建预测模型，研究团队应用了四种机器学习技术：朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机和决策树。 以下是热门话题人气预测的算法步骤： 1. 从Twitter收集热门话题T及其排名r和收集时间（小时）h。 2. 使用搜索API输入话题T，获取在时间h - 1到h发布的相关推文rt。 3. 检查话题T是否之前出现在列表中。如果是，使用词频提取描述收集到的热门话题含义的代表性词语；如果不是，话题T是新话题，跳过步骤5。 4. 获取热门话题T从时间（小时）h - n + 1到h（n = 窗口大小）的所有先前排名PR。 5. 将这些先前排名PR作为输入数据输入到通过机器学习技术训练的模型中。 6. 预测热门话题T在下一小时的排名变化FRC是上升、下降还是不变。 ##### 评估结果 - **窗口大小选择检查**：研究发现，最佳窗口大小可以等同于具有相同话题术语但不同含义的话题消失时间的最小长度。对于美国Twitter数据，最佳窗口大小为7；对于英国和澳大利亚的Twitter数据，最佳窗口大小分别为6和8。通过评估不同窗口大小下的预测性能，验证了该方法在选择不同数据的最佳窗口大小方面的有效性。 |窗口大小|缺失值处理方法|朴素贝叶斯（NB）|神经网络（NN）|支持向量机（SVM）|C4.5决策树| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |5|Zero(0)|79.71%|88.20%|79.91%|88.74%| |5|Lowest+1|80.11%|88.92%|80.82%|89.85%| |5|Mean|75.10%|86.56%|77.29%|87.49%| |5|Deletion|75.91%|85.42%|77.52%|85.74%| |7|Zero(0)|83.91%|93.56%|85.36%|93.08%| |7|Lowest+1|83.03%|93.68%|86.04%|94.01%| |7|Mean|80.23%|91.06%|83.22%|92.91%| |7|Deletion|82.93%|92.76%|83.93%|90.10%| |9|Zero(0)|83.88%|92.53%|85.31%|93.00%| |9|Lowest+1|83.00%|92.54%|85.61%|93.88%| |9|Mean|80.34%|91.40%|83.29%|92.14%| |9|Deletion|82.91%|90.92%|83.91