基于用户生成内容的在线新闻网站排序

新闻网站是重要的在线资源,已引起文本挖掘研究者的极大关注。本研究的主要目的是提出一个从不同视角对在线新闻网站进行排序的框架。新闻网站的排序是有用的信息,可惠及许多新闻相关任务,如新闻检索与新闻推荐。在所提框架中,新闻网站的排序通过文中引入并基于用户生成内容的三种度量计算获得。每种提出的度量关注新闻网站从特定视角的表现,包括新闻报道的完整性、网站所覆盖事件的多样性及其速度。该框架中使用用户生成内容——作为网络上部分无偏、实时且低成本的内容——使所提新闻网站排序框架区别于已有文献。对三家知名新闻网站 BBC、CNN、NYTimes 的结果表明,BBC 在新闻完整性与速度方面表现最佳,NYTimes 相较于另外两家具有最佳多样性。