本书以微博检索和微博过滤为研究对象，探索了如何利用微博的时间特性来减少微博短文本对检索模型和过滤模型带来的不利影响。全书共6章，第1章介绍了微博检索和微博过滤中存在的问题及研究现状；第2章提出了基于词语时间分布的查询模型；第3章提出了基于时间的微博文档模型；第4章提出了基于时间敏感的微博检索模型，并进一步提出了时间敏感的排序学习算法；第5章提出了基于历史微博的微博实时过滤模型；第6章总结全书并进行了展望。 本书可供从事社交媒体短文本的信息检索、信息过滤等方向的研究人员和工程技术人员阅读参考，对事件跟踪、传播预测等研究也具有一定的借鉴价值。

第1章 绪论
1.1 本书的背景和意义
1.2 微博检索的相关研究
1.3 微博过滤的相关研究
1.4 主要研究内容
第2章 基于词语时间分布的微博查询模型
2.1 概述
2.2 词语时间分布的相似性分析
2.3 基于词语时间分布的微博查询模型的重估
2.4 实验与分析
本章小结
第3章 基于时间的微博文档模型
3.1 概述
3.2 相关微博的时间特性分析
3.3 基于时间的微博文档模型的构建
3.4 基于时间特性的文档扩展模型的简化
3.5 实验与分析
本章小结
第4章 基于时间敏感的微博检索研究
4.1 概述
4.2 语言模型框架下融合时间的相关度计算
4.3 基于时间敏感排序学习算法的微博检索
4.4 实验与分析
本章小结
第5章 基于历史微博的微博实时过滤研究
5.1 概述
5.2 微博实时过滤任务及历史微博分析
5.3 基于历史微博的微博过滤模型
5.4 实验与分析
本章小结
第6章 展望
参考文献