基于鏈接相似度的網(wǎng)頁排序算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文主要討論網(wǎng)頁排序相關(guān)算法，重點討論了鏈接分析技術(shù)。 首先，介紹了網(wǎng)頁排序的基本原理，對幾種較為常用的網(wǎng)頁排序技術(shù)進行了對比分析；著重剖析了兩種典型的鏈接分析算法：PageRank和HITS，分析了它們各自的優(yōu)劣。 PageRank算法主要缺陷是將PageRank值在所有的出鏈接上進行平均分配，沒有很好地考慮語義信息，很容易受到無關(guān)鏈接的影響，產(chǎn)生主題漂移。本文設(shè)計了一個簡單的計算模型改進PageRank算法，該計算模

2、型在PageRank算法平均分配的基礎(chǔ)之上，考慮了鏈接相似度信息，并利用樸素貝葉斯模型對鏈接相似度信息進行評估。由于考慮了出鏈接與目標網(wǎng)頁相似度信息，使得那些沒有價值的頁面(廣告頁面)被分得較少的PageRank值，提升了真正有價值的頁面所分得的PageRank值。 最后，本文應(yīng)用上述模型實現(xiàn)了一個模擬的搜索引擎。該模擬系統(tǒng)包含了搜索引擎的幾乎全部功能，并在互聯(lián)網(wǎng)真實環(huán)境下請一些用戶進行實際測試，對上述算法進行驗證。小范圍用戶測

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