基于PageRank算法的期刊影响因子修正研究

为改善影响因子在期刊评价中的不足,基于PageRank算法给出一种期刊影响因子的修正方法.首先,建立期刊之间的互引网络矩阵计算PageRank值(简称PR值),并在期刊互引网络中利用各期刊载文当年的影响因子对被引次数进行加权以反映期刊质量,然后修正期刊自引数量,在此基础上构建基于PageRank算法的影响因子(简称WIF_PR因子),并以图书情报领域中43种期刊为实证对象,利用WIF_PR因子进行期刊评价.结果发现:WIF_PR因子能科学地考虑期刊自引数量、区分不同期刊被引质量,与影响因子、h指数相比,新评价方法评价效果更可靠.     

基于PageRank改进的文献价值排序算法

已有学者通过单一指标或者综合因素做了大量文献价值排序工作,但是新旧论文的价值评估不公平现象依旧存在.为了解决这一问题,本文提出一种改进的文献价值排序算法,该算法结合了经典PageRank思想以及常用的被引量与下载量,同时将时间因子引入阻尼因子(d),使得新旧文献在价值评估时有不同的侧重,提高了价值评估公平性.实证分析结果表明,与传统的排序结果相比,新算法的排序更加符合搜寻者的需求.     

PageRank高阶导向量的数学性质及其算法研究

提出了求解PageRank高阶导向量的两种新算法.讨论了PageRank问题系数矩阵的一些数学性质,并从理论上分析了两个公式求解PageRank高阶导向量的优劣.数值实验表明了新算法的数值性态.     

PageRank算法在网络安全评估中的应用

结合网络特性,通过对大量网络弱点的分析,生成网络攻击图,并对攻击图进行评测,从而更有效地分析攻击图.PageRank算法能够快速有效地对攻击图进行错误状态的rank值评测,然后将评测结果提供给安全评估人员,供其参考.根据网络攻击图生成网络安全原型系统,并将其应用于网络安全评估.     

一种改进的PageRank算法

文章提出了一种基于用户兴趣的网页预分类的PageRank算法,改进后的算法是根据用户对某一类别网页的兴趣,将网页进行预分类.经验证,改进后的算法可以提高搜索引擎的查准率.     

PageRank排名技术的新算法

自从Google公布了PageRank的计算公式后,许多网站抓住其缺陷进行作弊,严重影响了排序质量．本文认为PageRank算法中将权威值平均分配给每个链出页面进行计算是其算法的一个致命缺陷．给出了具有针对性的改进算法,将顺向链接网页中不同的网页赋予不同的权重,提升了重要网页的PageRank值,降低不重要网页的PageRank值,从而减弱了作弊行为对网页排名带来的影响．通过与原始PageRank算法和其它相关文献结果的比较,验证了改进的新算法在理论上和实际中都能达到更好的效果．     

搜索引擎PageRank算法的比较与改进

搜索引擎查询的结果按照一定的规则排序供用户查看,这种规则就是搜索引擎排序算法。目前大多数搜索引擎仍然是通过对搜索引擎的链接关系进行分析,找到相对比较重要的网页。这些算法大多是以PageRanks等经典算法为基础,进行改良,加入各自偏重的参数形成综合的排序模型。     

一种改进的基于云计算的PageRank算法

PageRank算法是最为经典的Web结构挖掘算法,但是其存在主题漂移的问题,使得搜索结果中存在大量与查询主题无关的网页。在分析Page Rank算法的基础上,提出利用欧式距离计算主题相似度并融入传统的PageRank算法中,形成一个改进的网页排序算法,并把此算法应用到云计算环境中,研究MapReduce编程模型上的PageRank算法流程。     

结构小阻尼测量的频域内幅值跟踪方法研究

分析了频域内幅值跟踪法的基本原理,提出了用频域内幅值跟踪法求结构小阻尼的一种有效方法,通过将时域内衰减信号为有限段。并将每一段时域信号作傅立叶变换,再跟踪其特定谱线或某一频带内能量的衰减,求出频域内结构振响应幅值及频带内能量衰减60dB的时间T60,从而求出模态阻尼损耗因子的频带阻尼损耗因子。     

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。     

融入链接相关度策略的PageRank算法

为实现对网页更好地评分,提出了融入链接相关度策略的PageRank算法.以体现人工智能的当代经典PageRank算法为基础,分析其基本思想并指出其在对网页评分中存在的不足,通过引入相关度计算使链接标题的质量和其所指向网页的内容产生联系,实现在网页中各个链接之间的竞争.通过实验和分析,新的算法在不影响原算法的优点和效率的同时能更好地进行网页评分,在网页优先级算法上向人工智能和语义网又迈进了一步.     

基于改进PageRank算法的微博用户影响力评估

为筛选微博网络和消息传播中的意见领袖,综合分析微博用户属性、行为和微博消息的传播特性,把用户的影响力因素分为：用户潜在影响力和微博传播影响力,据此构建用户影响力评估指标.进而提出基于改进RankPage算法的微博用户影响力评估算法.通过采集新浪微博某一话题下的数据计算用户的影响力,验证了方法的有效性和合理性.     

一种求解高阻尼PageRank问题的加权块Arnoldi算法

提出了一种加权块Arnoldi方法求解PageRank问题．为了加快算法的收敛速度，采用子空间迭代法作为加速策略．数值实验结果表明，当阻尼因子。靠近1时，提出的加速加权块Arnoldi算法比现有的一些Krylov子空间方法优越．     

基于主题相关性和链接权重的PageRank算法

在基于链接分析的排序算法PageRank分析基础上,提出了一种基于主题相关性和链接权重的Page-Rank改进算法.该方法首先随机选取任一链出页面,通过主题相关性评价算法获得改进的PageRank值,并重新排序.实验结果显示该算法提高了查询速度、查询准确率,并且算法具有良好的稳定性和可扩展性.     

面向校园网搜索引擎的PageRank改进算法

根据校园网的网络结构和资源分布特点,针对经典PageRank算法采用的平分页面自身PageRank值的策略,提出了基于关键词集的网页关联权重分配PageRank值的改进算法.权值由页面问的关联程度和用户的搜索关键词确定,从而提高了校园网搜索引擎的搜索匹配程度和结果页面的排序质量.     

基于静电场理论和PageRank算法的微博用户相关性分析

微博作为最流行的网络社交媒体之一,其用户之间的相关性分析,是社交网络应用中社区发现、影响传播和行为建模等问题的重要基础.以静电场理论和PageRank算法为基础,利用其简单可靠、基础坚实的良好性质,提出了微博用户重要程度、用户行为距离的概念,并结合微博文本词汇相似度,给出了微博用户相关性的度量方法.实验结果表明,提出的微博用户相关性分析方法具有高效性和准确性.     

专用网OSPF链路摆动抑制算法

该文提出了OSPF(openshortestpathfirst)链路摆动抑制算法以克服由于无线信道误码率较高而引起的专用网链路摆动问题。该算法核心思想是在保证网络连通性的基础上,评估所有链路性能并对不稳定链路进行动态抑制。链路在被抑制的状态下不参加路由计算。仿真结果表明:在算法参数设置合理的情况下,链路状态广播更新数量和网络同步运行时间等指标可分别改善约35%和10%。OSPF链路摆动抑制算法简单可行,适应于专用网自身特点,可有效提高网络整体性能。