基于用户行为与页面分析的改进PageRank算法

发布时间：2017-08-31 22:08

  本文关键词：基于用户行为与页面分析的改进PageRank算法

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【摘要】：在经典PageRank算法中,页面的转移概率平均分配到链出页面,由于新网页的链接较少,其PR值普遍较低。经典PageRank算法通过链接计算PR值,未考虑到网页的内容,存在主题漂移现象。针对上述问题,引入网页权威因子和时间因子,通过网页按关键字检索后被点击的次数进行统计,根据其在初始排序结果中的位置对网页的PR值进行迭代修正,返回一个新的排序结果并分析网页内容,采用改进的TD-IDF算法解决网页相关性,避免主题漂移现象。仿真实验结果表明,改进算法可以提高网页排名的质量,使相关度较高的网页通过人们的自主选择获得不同程度的加权,获得加权的网页在检索结果中的排名得到提升,从而提高用户需求网页的查准率。
【作者单位】： 兰州理工大学计算机与通信学院;
【关键词】： 权威因子 时间因子 主题漂移 转移概率 PR值
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1概述虽然搜索引擎的发展速度非常惊人,但信息量的增长速度是呈几何式的。人们习惯于依靠根据排名算法的搜索引擎找到有用的信息。然而经典的PageRank[1]算法存在一些缺点,网络是动态的,新的网页应及时更新,在实际访问时PageRank算法忽略时间的因素,这是非常不合理的。人们总

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7 姜sバ，

本文编号：768195