基于用户反馈特征聚合的网页排序算法

发布时间：2019-08-02 11:28

【摘要】：为改善传统网页排序算法在网页排序过程中存在的忽略用户兴趣和网页欺诈等不足,提出一种基于用户反馈特征聚合的网页排序算法AFPR。通过Web用户反馈特征聚合,将不同的用户反馈特征聚合为一类,综合考虑用户对网页的有效点击率、最近访问频率、网页有效浏览时间等因素,将聚类结果以网页用户兴趣反馈特征依赖因子形式融入到传统网页排序算法中。仿真实验表明,AFPR算法能够在一定程度上改善排序质量,提升用户信息检索的满意度。
[Abstract]:In order to improve the shortcomings of traditional web page sorting algorithm, such as neglecting user interest and web page fraud in the process of web page sorting, a web page sorting algorithm AFPR. based on user feedback feature aggregation is proposed. Through Web user feedback feature aggregation, different user feedback features are aggregated into one class. Considering the effective click rate, recent visit frequency, web page effective browsing time and other factors, the clustering results are integrated into the traditional web page sorting algorithm in the form of user interest feedback feature dependence factor. The simulation results show that the AFPR algorithm can improve the sorting quality and improve the satisfaction of user information retrieval to a certain extent.
【作者单位】： 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;
【分类号】：TP391.3;TP393.092

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本文编号：2522089