一种多特征因子融合的PageRank算法研究

发布时间：2018-08-06 12:11

【摘要】：针对PageRank算法完全依据链接结构排序,未考虑网页内容分析,造成平均分配PR值、主题漂移、偏重旧网页的现象,且已有改进算法存在单一性优化等问题,提出一种多特征因子融合的PageRank算法。该算法为使搜索结果更接近用户查询需求,同时兼顾搜索内容的相关度和查准率,通过添加链入链出权重因子、用户反馈因子、主题相关因子和时间因子,共同改善PageRank算法存在的不足。实验结果表明,所提算法在内容相关性和查准率方面,较其他网页排序算法有明显提高,达到优化Page Rank算法的目的。
[Abstract]:In order to solve the problem of PageRank algorithm ranking according to the link structure completely and not considering the content analysis of the web page, which results in the average allocation of PR value, the topic drift, the emphasis on the old web page, and the single optimization of the improved algorithm, and so on. This paper presents a PageRank algorithm for multi-feature factor fusion. In order to make the search results more close to the user's query requirements and to take into account the relevance and precision of the search content, the algorithm adds chain in and out weight factor, user feedback factor, theme correlation factor and time factor. Improve the shortcomings of PageRank algorithm together. The experimental results show that the proposed algorithm is better than other algorithms in terms of content correlation and precision, and achieves the purpose of optimizing the Page Rank algorithm.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】：辽宁省教育厅项目(No.L2012113)
【分类号】：TP393.092

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本文编号：2167691