摘要：微博文本短小、特征稀疏、与用户查询之间存在语义鸿沟的特点会降低语义检索效率。针对该问题，结合文本特征和知识库语义，构建基于潜在语义与图结构的语义检索模型。通过Tversky算法计算基于Hashtag的特征相关度；利用隐含狄利克雷分布算法对Wikipedia语料库训练主题模型，基于JSD距离计算映射到该模型的文本主题相关度；抽取DBpedia中实体及其网络关系连接图，使用SimRank算法计算图中实体间的相关度。综合以上3个结果得到最终相关度。通过短文本和长文本检索对Twitter子集进行实验，结果表明，与基于开放关联数据和图论的方法相比，该模型在评估指标MAP，P@30，R-Prec上分别提高了2．98％，6．40％，5．16％，具有较好的检索性能。