基于关联实体的在线社交网络实时搜索机制研究

In recent years, online social network achieves great development, different social network sites, such as Facebook, Twitter, Tencent etc, are emerging violently. Online social network stores a large volume of user information, social relationship and interaction between users, quickly and accurately accessing these data to get valuable knowledge has become a hotspot research. Facing the features of massive, streaming, sparse and irregular of social data, and challenges caused by data imbalance, data streaming, data disorder and data relationships, based on entity and entity relationship this project researches some key mechanisms of social search, such as mechanism on integrated computing for high-speed social data stream, mechanism on scoring and filtering of entity for social vertical search, mechanism on entity-centric indexing of social content and query-selection and mechanism on entity-centric modeling and ranking social entity relationship, which are greatly helpful to provide reliably technical support for realtime search on large scale online social network. The goal of this project aims to execute realtime, comprehensive, quick and accurate search on online social data. The topic is advanced, and the research has great theoretical and practical value, the research results can be directly applied to the social network resource management and provide a new and effective technical means.

近年来，在线社交网络取得了飞速发展，众多社交网站如Facebook、Twitter、Tencent等迅速崛起。在线社交网络存储了大量用户资料、用户之间的社交关系以及用户之间的交互行为，对这些在线数据实施快速准确的访问、获取有价值的信息已成为国内外众多学者研究的热点与焦点。本项目面向在线社交数据规模大、流式、稀疏、不规则的特性，围绕数据失衡、数据流化、数据无序、数据关联复杂等引发的挑战，以实现在线社交数据实时、全面、快速、精准搜索为目标，基于实体及其关联，研究面向高速社交数据流的融合计算机制、面向社交垂直搜索的实体评分与过滤机制、以实体为中心的社交内容索引及查询选择机制和以实体为中心的社交关联模式构建及排序机制等关键机制，为大规模在线社交网络的实时搜索提供可靠技术支撑。本项选题具有先进性，研究具有重要的理论意义与实用价值，研究成果可直接应用于社交网络资源管理，并为其提供新的、有效技术手段。

近年来，在线社交网络取得了飞速发展，众多社交网站如Facebook、Twitter、Tencent等迅速崛起。在线社交网络存储了大量用户资料、用户之间的社交关系以及用户之间的交互行为 ，对这些在线数据实施快速准确的访问、获取有价值的信息已成为国内外众多学者研究的热点与焦点。本项目面向在线社交数据规模大、流式、稀疏、不规则的特性，围绕数据失衡、数据 流化、数据无序、数据关联复杂等引发的挑战，以实现在线社交数据实时、全面、快速、精准搜索为目标，基于实体及其关联，研究面向高速社交数据流的融合计算机制、面向社交垂直搜 索的实体评分与过滤机制、以实体为中心的社交内容索引及查询选择机制和以实体为中心的社交关联模式构建及排序机制等关键机制，为大规模在线社交网络的实时搜索提供可靠技术支撑。本项选题具有先进性，研究具有重要的理论意义与实用价值，研究成果可直接应用于社交网络资源管理，并为其提供新的、有效技术手段。本项目历经四年的研究，按照要求完成了每年的研究计划，已发表和录用论文6 篇，其中：IEEE Transaction2篇， IEEE journal 1篇，SCI期刊2篇，CCF C类会议1篇；获批国家发明专利5项，软件著作版权1项；获湖北省科技进步二等奖1项；培养硕士14名、在读博士生3名，在读硕士生2名。在本课题支持下，项目负责人承担包括程序委员会委员、杂志编委等工作约20 项，课题顺利完成了研究任务并取得了预期的研究成果。