微博环境下基于用户行为与主题相似度的改进PageRank算法

发布时间：2019-01-12 15:26

【摘要】：针对传统PageRank算法存在主题漂移、网页权值均分等问题,提出一种改进的PageRank算法。为提高用户查询效率和搜索质量,结合时间反馈因子对用户转发、用户评论和微博提及行为进行综合分析,采用统计分析方法对用户行为在微博用户影响力排序中的贡献进行度量,并利用改进的TF-IDF算法计算主题相似度权值使用户能够选择相关度较高的网页,从而获得相对应的PageRank权值。实验结果表明,与微博常用排序算法相比,改进PageRank算法具有更好的用户影响力排序效果。
[Abstract]:An improved PageRank algorithm is proposed to solve the problems of topic drift and average weight distribution of web pages in the traditional PageRank algorithm. In order to improve the query efficiency and search quality of users, a comprehensive analysis of user forwarding, user comment and Weibo's mentioned behavior was carried out in combination with time feedback factor. The contribution of user behavior to the ranking of Weibo's user influence is measured by statistical analysis method, and the improved TF-IDF algorithm is used to calculate topic similarity weights so that users can choose pages with high relevance. The corresponding PageRank weights are obtained. The experimental results show that the improved PageRank algorithm has a better ranking effect than Weibo's common sorting algorithm.
【作者单位】： 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院;
【基金】：河南省科技计划项目(152102210149,152102210357) 河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2014GGJS-084) 河南省高等学校重点科研项目(16A520030) 郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划项目(XGGJS02);郑州轻工业学院博士科研基金(2010BSJJ038)
【分类号】：TP301.6;TP393.092

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本文编号：2407926