结合PCM聚类算法的网页排序

发布时间：2019-04-08 14:59

【摘要】：针对传统的网页排序算法中容易出现的忽略搜索结果主题相关性和主题漂移的问题,提出了结合PCM聚类算法的网页排序,用来提高搜索结果中网页主题的相关性并减少其主题漂移。首先,通过查询某个主题,运用随机行走(RWM)的方法来计算两个网页之间的对称社会距离(SSD);然后,用SSD和PCM聚类算法对网页进行聚类,得到相关主题的各个社区,通过计算得到各个社区中成员属于该社区的概率表示;最后,根据各社区成员的概率和网页的推荐度对网页进行排序。实验结果表明,与PageRank算法相比,该算法搜索结果中网页主题的相关程度更高;另外,由于是针对某个主题的排序,该算法减少了主题漂移。
[Abstract]:Aiming at the problem of ignoring the relevance and the topic drift of the search results which are easy to appear in the traditional webpage sorting algorithm, the webpage ordering combined with the PCM clustering algorithm is proposed, which is used for improving the relevance of the webpage topics in the search results and reducing the subject drift. First, the symmetric social distance (SSD) between the two web pages is calculated by querying a subject, using a random walk (RWM) method, then clustering the webpage with the SSD and the PCM clustering algorithm to obtain various communities of the related topic, And finally, the webpage is sorted according to the probability of each community member and the recommendation degree of the webpage. The experimental results show that, compared with the PageRank algorithm, the relative degree of the webpage theme in the algorithm search results is higher; in addition, the algorithm reduces the topic drift due to the ordering of a certain topic.
【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;
【基金】：江西省教育厅科技资助项目(GJJ11463)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2454678