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杭州电子科技大学 硕士学位论文 基于RBM的搜索引擎 姓名：陈玮 申请学位级别：硕士 专业：计算机软件与理论 指导教师：陈勤 201112 杭州电子科技大学硕士学位论文 摘 要 随着互联网及移动互联网技术的不断发展，一方面是用户和互联网交互的程 度不断加深，越来越多的用户反馈了相当多的数据，可以从中洞悉到用户体验、 商业营销、个人偏好和通常所说的人类行为，从而提供更有针对性的服务。而另 一方面，随着信息日益丰富，如何能够使用户通过搜索引擎更为准确、快速的检 索到需要的信息就成了人们普遍关注的焦点，针对搜索引擎的网页排序算法的研 究就是其中的热点之一。传统的搜索引擎是基于网页内容排序，一些人为了能提 高网站排名，达到吸引更多用户的目的，增加很多无效的内容或者使用其它的方 式作弊。如何有效的利用用户反馈的数据来改善搜索引擎的页面排序、防止作弊、 提供更为优质的服务，就成了本文研究的重点。论文主要研究工作如下： 1 针对传统的网页排序算法中出现的作弊问题，研究提出一种基于受限波 Boltzmann 尔兹曼机 RestrictedMachines，简记为RBM 的网页排序算法。该算法 有机结合了RBM模型的模式识别能力，利用之前用户反馈的信息完成学习，，调 整关键词与页面的相关系数，通过相关系数的高低完成网页排序。实验结果表明： 基于RBM的网页排序算法不仅能够合理地根据之前的用户反馈数据为新的检索 请求返回相关性高的检索结果，该算法还能够对未检索

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