基于网页结构和用户行为的PageRank排序算法

为了提高网页排序算法的准确率,从网络用户对网页的浏览、回复、转载等行为引入用户行为因子,从网页结构关系的角度解决网页的权威性需求。结合用户行为和网页结构分析提出一种改进的PageRank算法BPR(PageRank based on User-behavior)。实验表明,该算法能够有效地解决PageRank排序算法中关于新网页排名过低和网页权威值均分的问题,提高了网页排序的精确性。     

基于HITS算法的查询结果多样化方法

现有的查询结果多样化研究很难准确得到用户多样性需求并提供与用户查询各个方面需求相关的文档。针对这个问题,本文基于HITS算法的网页间链接分析特性,根据网页链接图直接计算查询结果列表中的文档可能满足用户多样性需求的程度,并将其应用到结果列表的重排序中以实现搜索结果多样性。在TREC大规模数据集合上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于用户行为模型的网页排序算法

PageRank算法根据网络链接来计算网页的重要度,虽成功用于网页搜索,但仍存在着许多不足,如网页垃圾、无效链接等,不能很好地描述用户真实行为等问题.通过对成千上万网络用户真实行为数据的分析,提出了以半马尔科夫过程来模拟用户浏览行为,将其平稳概率分布作为页面重要度计算的测量方法.同时考虑网页内容和长度对停留时间的影响,结合传统链接分析法,使新网页被重视,旧网页能得到恰当的排名.实验结果证明,该方法比PageRank算法的查询结果满意度提高约24％,能更好的计算网页页面的重要度.     

Android移动平台中调用网页的开发应用

为满足用户利用各类App调用网页及数据传输的需求,在Android开发平台中使用意图Intent和组件WebView来实现调用网页功能,从而进行相关App的开发应用,使移动网页像桌面端网页一样便捷、易于使用.     

一种新的基于社会化标签的网页排名算法

针对目前web2.0下网页无法进行有效排序这一问题,对社会化标签网下新的数据源"标签"的时间因素加以分析和利用,提出一种新的社会化标签的网页排名算法TagRank. 该算法通过对网页上用户的标注行为进行挖掘,计算标签的"热度",从而更客观地反映标签的真实质量,以此提高网页排名的准确性. 实验证明该算法是切实有效的.     

一种基于协同推荐的网页排序算法

针对目前搜索结果个性化排序算法中的用户兴趣模型构建难、相关度计算不精确等问题,提出了一种结合用户兴趣模型和协同推荐算法的个性化排序方法.该方法从用户的搜索历史,包括提交查询、点击相关网页等反馈信息来训练用户的兴趣模型,然后采用协同推荐算法获取具有共同兴趣的邻居用户,根据这些邻居对网页的推荐程度和网页与用户的相关程度来排序搜索结果.实验结果表明:该排序算法的平均最小精确度比一般排序算法提高了约0.1,且随着用户邻居数目的增长,最小精确度随之增长.与其他排序算法相比,采用协同推荐算法有助于提高网页与用户兴趣关联程度计算的精确度,从而提高排序的效率,有助于改善用户的搜索体验.     

基于少量示例的个性化Web信息自动获取系统

基于关键词的搜索引擎满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,并不能满足用户的个性化需求,为此,设计并实现了一个基于示例的个性化Web信息自动获取系统.该系统采用了一种新的基于少量Web示例网页和语料库词频统计的特征抽取算法和过滤阈值设定方法.实验结果表明,较基于关键词的搜索引擎而言,该系统能充分考虑用户的兴趣偏好(示例),长期、主动地向用户提供更加准确的Web信息获取服务.     

领域内用户浏览行为的用户需求知识发现研究

提出一种从用户浏览网页的行为中获取用户需求知识的方法.在领域内将产品进行需求项分解,从服务器日志中提取用户点击的网页及其次数,并计算出用户对每个需求项的值和可信度,由此可提取出用户以及用户群的需求知识.该方法不仅可以及时获取最近一段时间用户对现有产品指标的关注情况,还可以在一定程度上反映用户对该类产品的某些潜在需求,为企业进行新产品开发提供参考.     

基于概率模型的名人网页相关度评价

天网知名度系统是根据用户预定信息提供个性化检索的信息服务系统.该文提出了一种基于概率模型的名人网页相关度评价模型.改进Okapi BM25公式,引入HTML标记权重系数针对不同领域名人特点引入名人属性权重系数.分别采用伪反馈和用户反馈两种方法进行相关反馈,实现对评价模型中权重参数的自动优化.实验表明,该模型有效地提高了系统相关度评价质量,并且发现用户反馈的效果受实体属性信息词数影响,属性信息越丰富反馈后性能提高的概率越大.     

手持设备上基于隐式反馈的网页兴趣块提取

为使用户在手持设备上提取用户兴趣是重要基础,提出一种基于用户隐式反馈的方法。该方法从网页中提取兴趣块(用户感兴趣的网页内容),假设用户的浏览行为如在块上的停留时间、滚动次数、滚动速度、进入链接的次数等与用户是否对块感兴趣相关。从手持设备上的浏览行为中提取了34种隐式反馈特征,通过分析18个用户在608个网页的9474个块上的浏览行为,验证了其中29种特征与兴趣块的相关性,并且这种相关性能用于跨用户、跨网站的兴趣块提取。该文的研究成果可用于建立个性化的用户偏好模型,应用在手持设备上的自适应网页浏览中。     

基于网页分割的语义信息检索研究

如何准确表达用户意图,判断网页与用户需求的相关性是信息检索技术研究的重要方向。本文提出了一种基于网页内容分割的语义信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。根据用户的查询,充分利用区域信息来对相关的检索结果进行排序。实验表明,本文提出的方法可以显著地提高搜索引擎的查询效果。     

PageRank-Pro: 一种改进的网页排序算法

根据网页点击信息改进了原有的PageRank算法, 利用Seidel迭代算法加快了迭代收敛 过程. 实验结果表明, 改进后的迭代算法效率提高23%左右.     

基于用户访问路径分析的页面推荐模型

提出一种新的基于用户访问路径分析的页面推荐模型.该模型采用在线处理方式,利用增量图划分方法形成页面聚类,依此生成动态页面推荐.模型以Apache模型的形式实现,可适用于大型商业网站以及内容更新频繁的网站.试验结果表明,该模型具有较好的整体性能.     

一种基于模板的管理Web页面用户交互表单的方法

提出了一种用于处理Web页面上的用户交互表格的元数据模型:模板模型.模板模型可以支持用户交互表格的集合语义,而且可以维护其层次结构.这种模型可能重用网页中的部分组件从而更容易的生成和维护网站页面中的大量用户交互表格.模板模型还可以帮助实现对于交互表格的查询.     

基于加权概念网络的用户兴趣建模

提出了一种基于加权概念网络(WCN)的用户兴趣建模方法，该方法利用动态学习算法，挖掘蕴含在用户反馈文档中的概念及其概念关系，建立WCN的用户模型，从而捕捉和表述用户兴趣偏好．基于WCN用户兴趣模型，提出了检索提问个性化理解以及文档个性化重评价的实现方法．为了检验提出方法的建模性能，设计了信息过滤仿真试验．测试结果表明，WCN有较好的用户建模性能．     

一种基于时间感知的搜索引擎模型

目前许多用户查询与网页信息的时效性密切相关,但当前的搜索引擎在处理许多具有时间属性的查询时还不尽如人意。通过引入基于时间感知的用户查询理解、索引结构和页面排序算法,提出一种基于用户查询日志挖掘的时间感知搜索引擎模型,来克服当前主流搜索引擎在处理具有时效性查询时存在的不足在真实的Web环境下广泛进行的实验结果表明了该模型的有效性。     

基于AJAX技术的WEB开发模式的研究与应用

AJAX是一套由诸多现有技术组合而成的一种新的设计模式.它允许WEB页面在不刷新整个页面的情况下与服务器端进行通信,可以提供更好的用户体验.文章首先对两种开发模式做了比较,阐述了AJAX的工作原理,然后给出一个经典的AJAX应用,最后对AJAX技术做出总结和展望.     

Web multimedia information retrieval using improved Bayesian algorithm

The main thrust of this paper is application of a novel data mining approach on the log of user‘ s feedback to improve web multimedia information retrieval performance. A user space model was constructed based on data mining, and then integrated into the original information space model to improve the accuracy of the new information space model. It can remove clutter and irrelevant text information and help to eliminate mismatch between the page author‘ s expression and the user‘ s understanding and expectation. User spacemodel was also utilized to discover the relationship between high-level and low-level features for assigning weight. The authors proposed improved Bayesian algorithm for data mining. Experiment proved that the au-thors‘ proposed algorithm was efficient.     

Ajax技术构架及其在Web中的应用

Ajax通过浏览器与服务器之间的异步通信,解决了传统的web应用中的页面提交刷新过程中出现的弊端,实现了无刷新页面的提交,增强了web应用程序的互动性,改善了用户的体验。文中介绍了Ajax的组成及技术框架,并通过一个实例给出了Ajax在web开发中的典型应用,最后对Ajax技术的不足进行了分析并对其发展进行了展望。     

排序融合算法在校园网搜索引擎中的应用

网页排序技术是搜索引擎的核心技术之一. 校园网搜索引擎是指以一个校园网内的Web网页为搜索内容的搜索引擎. 由于校园网相对于互联网和内联网的特殊性,各种启发式条件对校园网网页排序优化的影响及排序融合技术在校园网搜索引擎的作用是研究的重点. 实验结果表明各个启发式条件的影响和实验数据集有关,而不同启发式条件组合经过排序融合后所获得的查全率差别很大(2%～48%). 查全率大于35%的启发式条件组合至少包含4个启发式条件,即校园网搜索引擎的排序需要依据数据集综合考虑多个启发式条件的排序结果. 排序融合技术是校园网搜索引擎具有良好的查全率的必要技术之一. 基于排序融合技术的网页排序模块已经应用于清华大学校园网搜索引擎中.