基于用户行为的PageRank算法

PageRank是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性。但它只考虑了网页的具体内容和超链接信息,忽略了网页的用户应用信息。在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于网页更新率和用户行为分析的PageRank算法。实验表明。所提出的算法能较好地改进搜索结果的精确度。     

基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法研究

为了改善传统PageRank算法存在的不足,例如平分链接权重、主题漂移和忽略用户兴趣,提出一种基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法。利用页面内容的相似性、网页之间的超链接和用户遍历的路径,根据分布式学习自动机来确定网页间的超链接权重。考虑到用户反馈包含大量的价值信息,选择用户的转载、回复以及有效点击特征作为用户的行为特征,获得用户反馈因子。根据网页间的超链接权重和用户反馈因子计算每个网页的排名。仿真实验表明,与传统的PageRank算法和WPR算法相比,该算法在一定程度上提高了信息检索的精准度和用户满意度。     

基于学习自动机和用户兴趣的PageRank算法研究

针对传统PageRank算法存在的平分链接权重和忽略用户兴趣等问题,提出一种基于学习自动机和用户兴趣的页面排序算法LUPR。在所提方法中,给每个网页分配学习自动机,其功能是确定网页之间超链接的权重。通过对用户行为进一步分析,以用户的浏览行为衡量用户对网页的兴趣度,从而获得兴趣度因子。该算法根据网页间的超链接和用户对网页的兴趣度衡量网页权重计算每个网页的排名。最后的仿真实验表明,较传统的PageRank算法和WPR算法,改进后的LUPR算法在一定程度上提高了信息检索的准确度和用户满意度。     

搜索引擎PageRank算法的改进

为了解决企业快速决策时信息检索的问题,提出一种改进的PageRank算法。在考虑网页产生时间因素的同时,通过锚文本与网页主题的相似度分析按权重分配网页各正向链接PageRank值,产生的PageRank值更贴合主题搜索引擎的要求,并保持算法的简洁性。实验结果证明该改进算法能有效减少主题漂移现象,恰当提升新网页PageRank值。     

基于内容相关性和时间分析的改进PageRank算法

传统PageRank算法仅仅通过网页链接结构来确定网页的PageRank值,这通常会导致主题漂移问题,即主题内容不相关的网页PageRank值较高。改进的PageRank算法根据链接的网页之间的内容相关性分配rank值,并且将网页的时间因素考虑在内,提高新的内容相关网页的rank值。实验结果证明,改进后的算法有效解决原算法的主题漂移问题,并使新网页在排序结果中上升。     

一种改进的PageRank 算法

研究了现有的基于链接结构的PageRank算法。结合网页链接分析和网页内容相关性分析提出了一种改进的PageRank算法,从分析网页内容相关性的角度解决相关性需求,从网页链接分析的角度解决权威性需求,并且实验证明,改进的PageRank算法优于传统的PageRank算法的排序结果。     

PageRank算法的原理与解析

PageRank算法是著名的超链接分析算法，本文概述了PageRank算法的基本原理，算法的数学描述形式及计算方式；并通过时算法规律的研究，指出算法的有待改进之处。     

基于主题特征和时间因子的改进PageRank算法

经典PageRank算法单纯地考虑到对网页的链接结构进行分析,而不能考虑到网页在搜索主题方面的相关性和权威性,以及用户对新旧网页的依赖程度的不同.针对经典PageRank算法存在的上述缺陷,综合网页的主题特征和时间特征两个因素,提出了一种改进的PageRank算法WTPR(weighmd topic PageRank).该算法通过网页链接分析和内容分析来解决网页的权威程度和相关程度,通过时间因子实现PageRank值随时间的变动而浮动.仿真结果表明,改进后的算法与PageRank算法相比获得了更好的效果.     

基于链接分析的相关排序方法的研究和改进

搜索引擎的相关结果排序技术是信息检索技术发展中的关键问题,也是将来研究的热点问题之一.在分析传统的相关排序方法基础上,介绍了PageRank算法和HITS算法的核心技术,指出了PageRank算法忽视专业站点、对网页中的超链接评估不当之处,根据面向主题的思想,在重新计算链接对网页的影响的基础上,提出了一种新的关于链接技术的排序方法,并通过实验对该算法的性能进行分析评价.     

一种抵抗链接作弊的PageRank改进算法

大量的基于链接的搜索引擎作弊方法对传统PageRank算法造成了巨大的影响,例如,链接农场、交换链接、黄金链、财富链等使得网页的PageRank值失去了公正性和权威性。该文在分析多种作弊方法对传统PageRank算法所造成的不利影响的基础上,提出了一种可以抵抗链接作弊的三阶段PageRank算法－TSPageRank算法,该文对TSPageRank算法的原理进行了详细分析,并通过实验证明TSPageRank算法比传统的PageRank算法在效果上提高了59.4%,能够有效地提升重要网页的PageRank值,并降低作弊网页的PageRank值。     

基于用户反馈与主题关联度的网页排序算法改进

针对传统PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣及偏向旧网页的问题,提出一种基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法。该算法为了更好满足用户的检索需求,利用用户对链接的点击量、链接结构及网页浏览时间来构成用户反馈因子,同时结合网页内容的主题关联度因子,共同对网页PR值进行适当修正与合理分配。为了改善网页排序的效果,算法通过添加时间相关因子,对新网页作出一定补偿,使得新网页一定程度上浮,旧网页下沉。实验结果表明,所提算法在相同实验环境下,相对于传统PageRank算法,提升了用户搜索满意度平均值约2.1%,达到了优化网页排序效果的预期研究目标。     

基于超链接多样性分析的新型网页排名算法

作为搜索引擎的核心部件,网页排名算法决定了搜索到的相关结果以何种顺序呈现给用户,其性能的优劣将会直接影响搜索引擎的服务质量和用户的搜索体验.在计算网页的权威性时,现有的基于链接的网页排名算法和网页作弊检测算法仅关注网页的超链接数量和质量,而忽略了超链接来源的多样性———另一种客观评价网页权威性的重要信息.相比于真正的权威页面(具有大量且来源广泛的入链),通过作弊手段提升排名的网页往往不具有入链来源多样性的特征.基于以上思想,文中分别提出了超链接来源多样性判断方法、超链接权值调整方法,进而提出了基于超链接来源多样性分析的网页排名算法Drank.在多个基准数据集上的实验结果表明:与现有最好的同类算法相比,综合寻找优质页面和抑制网页排名作弊两方面,Drank算法表现出更好的性能.     

基于网页链接和内容分析的改进PageRank算法

结合网页链接分析和网页内容相关性分析提出一种改进的PageRank算法EPR（Extended PageRank）,从分析网页内容相似性的角度解决相关性需求,从网页链接分析的角度解决权威性需求。算法为扩展PageRank提供了广阔的空间,并且实验证明,通过选择合适的参数EPR算法可以获得优于传统PageRank算法的排序结果。     

搜索引擎剖析

搜索引擎相关技术的研究是目前互联网的热门研究课题.现有搜索引擎利用了大量的计算机研究成果,了解现有搜索引擎的优点和不足同时在实现的搜索引擎中扬长避短,对搜索引擎的剖析是非常必要的.文中指出Google的PageRank技术在处理超链接双向影响上的不足.在实现搜索引擎的过程中,充分利用分析的结果改进PageRank算法,从而充分利用网页间的超链接信息提高了搜索结果的有效性.     

语义相似的PageRank改进算法

PageRank算法是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性。但由于它只考虑网页与网页之间的链接结构,忽略了网页与主题的相关性,容易造成主题漂移现象。在分析了原PageRank算法基础上,给出了一种基于语义相似度的PageRank改进算法。该算法能够按照网页结构和网页主要内容计算出网页的PageRank值,既不会增加算法的时空复杂度,又极大地减少了“主题漂移”现象,从而提高查询效率和质量。     

Google核心——PageRank算法探讨

搜索引擎技术的发展是随着电子技术不断进步而形成的信息数字化和数据网络化的必然产物。一个出色的搜索引擎能够及时向用户提供所需要的信息,而要做到这点就需要一个快速、优质、高效的搜索算法予以支持。Google搜索引擎依靠其PageRank机制及收敛算法一直处于该领域的领先地位。文中介绍了这个搜索引擎的核心:PageRank算法。PageRank算法通过计算网页的重要性值———PageRank值来确定网页排序的优先级,而网页的PageRank值则是通过累加指向该网页的其他网页的PageRank值得到的。因此Google的搜索结果是高效的、客观正确的。     

基于词关联度的语义相关度算法研究

如今网页排名算法很多,基本上可以分为两类:基于超链接和基于内容。比较成熟的算法主要有PageRank、HITS、LSI等。本文基于向量空间模型以及信息论,提出一个与文章内容相关的语义相关度算法模型。该模型将文章语义抽象为词频表,并通过机器学习构建词语之间的关联度表,以此词关联度为基础,计算文章之间的相关度。实验结果表明,文中提出的相关度算法可以有效的根据文章之间语义相关度大小来进行排名。     

Google核心——PageRank算法探讨

搜索引擎技术的发展是随着电子技术不断进步而形成的信息数字化和数据网络化的必然产物。一个出色的搜索引擎能够及时向用户提供所需要的信息，而要做到这点就需要一个快速、优质、高效的搜索算法予以支持。Google搜索引擎依靠其PageRank机制及收敛算法一直处于该领域的领先地位。文中介绍了这个搜索引擎的核心：PageRank算法。PageRank算法通过计算网页的重要性值——PageRank值来确定网页排序的优先级，而网页的PageRank值则是通过累加指向该网页的其他网页的PageRank值得到的。因此Google的搜索结果是高效的、客观正确的。     

网络结构挖掘算法研究

网络结构挖掘是以超链接分析为基础,从链接结构中获取有用的知识,利用这些知识,重新组织结构,使内容逻辑结构更加合理.深入研究现有的网络结构挖掘系统,并在对其核心算法PageRank和HITS中所存在的问题作了详细分析的基础上提出了自己的改进算法,主要是对每个网页定义这三个参数:PageRank,Authority,Hub,并进行分析与优化,以便得到更好的查询结果,最后设计了一个改进网络结构挖掘系统原型,根据实验结果进行分析.     

基于时间维加权TimedWPR算法

PageRank算法对页面评价太过客观,对不同重要程度的网页被授予相同的权重,并且在排序时,一些旧的页面经常出现在Web检索结果的前面,而新加入的高质量页面用户很难找到.针对Pagerank算法存在的这些缺陷,引入时间维加权概念,开发出TimedWPR算法,同时保证了两种页面的排序优化.该算法采用服务器反馈回来的网页修改时间表示网页年龄,并在此基础上对网络的组织结构和链接质量以及时间序列进行挖掘,从而克服现有Web超链接分析中的不足.