Abstract Olika termvägningsmetoder som TF Á IDF eller BM25 har använts intensivt för många olika textbaserade informationssökningsuppgifter. Användningen av dem för modellering av termprofiler för namngivna enheter och efterföljande beräkningar av likheter mellan dessa namngivna enheter har undersökts i mycket mindre utsträckning. Den senaste trenden med mikrobloggning gjorde stora mängder information tillgänglig om nästan alla ämnen runt om i världen. Därför utgör mikrobloggar en värdefull källa för textbaserad modellering av namngivna enheter. I detta dokument presenterar vi en systematisk och omfattande utvärdering av olika termer viktning åtgärder, normalisering tekniker, frågesystem, index termer uppsättningar, och likhet funktioner för uppgiften att sluta likheter mellan namngivna enheter, baserat på data som extraheras från mikroblogg inlägg. Vi analyserar flera tusen kombinationer av val för de ovan nämnda dimensionerna, som påverkar likhetsberäkningsprocessen, och vi undersöker på vilket sätt de påverkar kvaliteten på likhetsbedömningarna. Utvärderingen görs med hjälp av tre verkliga dataset: två samlingar av mikrobloggar relaterade till musikartister och en relaterad till filmer. För musiksamlingarna presenterar vi resultat av genreklassificeringsexperiment med hjälp av som riktmärke genreinformation från allmusic.com. För filmsamlingen presenterar vi resultat från flera klassklassificeringsexperiment som används som referenskategorier från IMDb. Vi visar att mikrobloggar verkligen kan utnyttjas till modell namngivna enhet likhet med anmärkningsvärd noggrannhet, förutsatt att de korrekta inställningarna för de analyserade aspekterna används. Vi jämför vidare resultaten med de som erhållits vid användning av webbsidor som datakälla.
Schedl REF presenterar en mer allmän ram för att härleda tf Á idf -baserade likhetsåtgärder från mikrobloggar i ett försök att uppskatta likheter mellan musikartister och mellan filmer.
#nowplaying Madonna: a large-scale evaluation on estimating similarities between music artists and between movies from microblogs
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}