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。     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

基于转移概率的 PageRank 算法研究

PageRank算法是目前一种基于网络链接的比较成功的网页排序算法.首先对PageRank算法做了简单介绍,然后从数学的角度分析,PageRank可以被看作是一个马尔可夫随机游走模型,基于此模型对经典PageRank算法中的转移概率做了改进,根据网页的原PageRank值在链入网页的所有链出网页PageRank值总和所占比例定义转移概率.实验表明,改进后的算法在计算出网页的PageRank值,更具合理性.     

专业搜索引擎搜索结果融合算法研究

为了提高专业搜索引擎的查询精度,提出了一种基于PageRank算法的改进搜索结果融合算法.首先,通过对元搜索引擎技术的分析,将rtf算法和PageRank算法进行融合,提出了基于PageRank算法的改进算法.该算法可以实现基于同义词、近义词的查询,将这种改进的算法在煤地质学专业搜索引擎上进行使用,实验结果表明,采用该...     

基于网页主题重要性的专题搜索策略研究

网页之间的链接结构为评价网页的主题重要性提供了丰富的信息,但传统的基于链接结构评价的主题排序算法,虽然提出了用向量来表示网页在不同主题中的重要程度,但它们在计算过程中没有充分考虑网页本身的主题相关度.为解决这一问题,本文提出根据链接上下文信息得到主题相关度预测,并将其融合到主题重要性的计算中.同时,根据网页的主题重要性排序,来指导专题爬行器的爬行方向.实验结果表明,基于网页主题重要性的排序测度TopicalRank比PageRank、TSPR(Topical-Sensitive PageRank)对专题爬行更有指导意义.     

基于改进PageRank算法的微博用户影响力排序研究

针对传统的PageRank算法中存在主题漂移和偏重旧网页的弊端,提出了一种基于改进PageRank算法的微博用户影响力排序方法——TSPR算法.该算法将时间因素作为横向标度,采用TF-IDF方法计算网页间的相似度,并具体分析某个时间段用户搜索主题相似度的变化.通过计算网页PR值的大小,从而对微博用户影响力进行排序.仿真实验结果表明,该算法改善了微博用户影响力排序效果,与此同时,提高了搜索质量和准确率.     

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．     

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。     

基于语义相似聚合的主题爬虫算法研究

互联网的迅速发展,数据不断增加,使得个性化数据的获取难度越来越大.主题爬虫作为一种垂直检索方式,已经成为一个热门研究领域.传统的主题爬虫往往是通过网页链接之间的关系下载网页,然后再计算下载的网页与给定主题之间的相关关系.传统的主题爬虫一方面割裂了网页链接结构和网页内容主题之间的关系,使得两个部分分开计算; 另一方面下载过程的网页主题相关性不强,会下载大量的主题无关网页.本文提出一种新的基于PageRank 算法主题爬虫算法将网页主题相似度计算与传统的PageRank 算法相结合,将网页链接结构与网页主题相关性结合在一起.另外本文将语义相似性引入到主题爬虫里,实验结果表明本文提出的基于语义相似聚合的主题爬虫算法大大提高了主题爬虫的查全率.     

基于链接聚类的Shark-Search算法

根据对Shark-Search主题爬取算法的分析，提出了一种基于链接聚类的改进Shark-Search算法. 并通过几个对比实验对该算法进行了验证. 实验结果表明,新算法能够更有效地识别链接与主题的相关性.