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PageRank与HITS的改进算法的网页排名优化

针对传统网页排序算法PageRank和HITS中存在的主题漂移、检索效率低等不足,本文提出了一种改进算法PHIA(PageRank and HITS Improved Algorithm)。该算法继承了HITS算法获取根集和基本集的方法,并且使用根集中所有网页的PageRank值作为Hub和Authority初始迭代值,最后根据马尔可夫链求随机矩阵的特征向量的方式来获取网页排名的静态分布。基于随机关键词的检索结果可知,相比于传统的PageRank和HITS算法,改进PHIA算法具有更快的收敛速度,并且在一定程度上提高了网页排序的准确度。     

基于PageRank的主题过滤算法改进

对通用搜索引擎中的PageRank排序算法进行分析,针对原PageRank算法中主题漂移问题,提出一种与主题相关的改进算法,改进的PageRank值由链接重要性和内容重要性共同确定。     

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。     

基于链接分析的科学文献个性化排序算法

 首先分析CiteSeer引文网络的结构特征,然后深入讨论PageRank算法的本质,并在此基础上给出一种科学文献个性化排序算法;最后将该算法应用于CiteSeer引文网络,并对实验结果进行分析。个性化向量的计算是实现个性化排序的关键,本文给出等概率、伪被引次数和带时间约束的伪被引次数3种计算方法。     

基于PageRank算法的团伙犯罪中嫌疑人排名

为了从团伙犯罪中锁定核心犯罪嫌疑人,提高侦破案件的效率,本文提出了一种改进的PageRank算法分析团伙犯罪中各犯罪嫌疑人的嫌疑度值,通过主题相关性度量分析了嫌疑人与案件的关系,通过嫌疑人的重要性度量分析了嫌疑人在团伙犯罪中的地位。改进的算法可以有效协助侦查人员分析一个犯罪网络中各成员的关系,通过嫌疑度排序找出团伙中的核心人员和涉案人员,从而排除非涉案人员。通过一个案件实例验证了该算法的有效性,节省了办案人员的时间精力,提高办案效率。     

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。     

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。     

基于改进PageRank算法的文献相关度排序方法

科技文献检索时以专业角度给出合理的相关度排序是一项非常重要工作,传统PageRank算法采用了平均分配相似性权重的方式,但其会产生文献排序结果不合理的问题。为此,提出一种将深度学习方法与PageRank相结合的算法,提高文献相关度排序的可靠性。首先,使用具有注意力池化的孪生BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)深度学习网络计算文献与引文的相似度;然后,对文献与其所包含引文间的相似度进行规范化处理;最后,将标准化后的相似度作为分配权重对引文网络计算排序。实验结果表明,相较于传统的PageRank算法,该方法检索结果的相关度提升6%以上,因此更适合应用于科技文献的引文网络分析。     

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．     

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.     

基于情感主题模型的特征选择方法

意见挖掘在企业智能分析、政府舆情分析等领域发挥着重要作用,为了充分挖掘主观性文本所蕴含的商业价值和社会价值,提出了一种基于情感主题模型的特征选择方法。该方法重点考察极性词及其共现现象,采用主题模型挖掘出正面褒义主题和负面贬义主题中极性词的分布情况,旨在度量情感特征在情感倾向表达中的重要性。实验阶段结合支持向量机分类器进行分析。实验表明该特征选择方法能有效提高跨领域文本情感分类准确性,具有较好的实用价值。     

基于改进的TF-IDF算法的微博话题检测

 中文微博具有更新快、时效性强等特点,产生的热点话题均具有一定的突发性,与此同时文本中有代表性的特征词也会随之激增。利用这一特性,在传统的TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)基础上提出一种改进的特征权重算法,称之为TF-IDF-KE(term frequency-inverse document frequency-kinetic energy),用以解决突发性热点话题在聚类时特征不明显的问题。该算法结合物体的动能原理,将特征项的突发值用动能的概念进行描述,加入权值计算,提高突发性特征项的权重,最后使用CURE(clustering using representatives)算法,实现微博的话题检测。该方法描述了文本和特征项所具有的动态属性,实验结果表明,该方法能够有效地提高话题检测的效果。     

基于M-distance算法思想的优化加权KNN算法

为快速对数据进行特征选择以实现精确分类,采用M-distance算法思想进行数据集簇聚类,对样本数据进行预处理;设计加权K近邻算法缩减样本间距并构建样本分类模型;采用模拟简谐振动的方法遍历样本数据,求解最优加权特征向量,实现样本分类.实验结果表明:设计的算法是正确的,分类模型是合理的.在样本数据特征中,分离出的消费者最为关心的前10个样本特征符合消费者的行为选择,说明算法设计有一定实用性.     

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.     

基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘

为解决单个帖子线索的多话题性问题,识别聚类中的孤立点,提出一种基于模糊聚类的网络论坛(BBS)热点话题挖掘算法.采用模糊聚类进行话题识别,使得一个帖子线索可以隶属于多个话题,而对于隶属度远小于类内平均隶属度的帖子线索,则当作孤立点来处理.此外,还给出了一种面向BBS文本的特征表示方法,并结合隶属度给出基于模糊划分的话题热度评分公式.实验结果验证了该算法的有效性.     

Research on community detection algorithm based on site topic similarity and topology

Considering the deviation in content of community detection resulting from the low accuracy of resource relevance,an algorithm based on the topology of sites and the similarity between their topics is proposed. With topic content factors fully considered,this algorithm can search for topically similar site clusters on the premise of inter-site topology. The experimental results show that the algorithm can generate a more accurate result of detection in the real network.