基于网页内容评价和Web图的启发式垂直搜索策略的设计

发布时间：2018-05-04 10:43

  本文选题：垂直搜索引擎 + 网页下载　； 参考：《情报理论与实践》2009年09期

【摘要】：针对传统的基于Web图的垂直搜索策略Authorities and Hubs,提出了一种融合了网页内容评价和Web图的启发式垂直搜索策略,此外,引入向量空间模型进行针对网页内容的主题相关度判断,进一步提高主题网页下载的准确率。实验表明,文中算法有效地提高了主题网页的聚合程度,且随着网页下载数量的增加,垂直搜索引擎的准确率逐渐递增,并在下载网页达到一定数量后,准确率趋于稳定,算法具有较好的鲁棒性,可以应用到相关垂直搜索引擎系统中。
[Abstract]:Aiming at the traditional vertical search strategy based on Web graph, Authorities and Hubs, proposes a heuristic vertical search strategy which combines the evaluation of web content with Web graph. In addition, vector space model is introduced to judge the relevance of web content. Further improve the theme page download accuracy. Experiments show that the algorithm can effectively improve the aggregation degree of topic pages, and with the increase of the number of pages downloaded, the accuracy of vertical search engines increases gradually, and the accuracy rate tends to be stable after downloading a certain number of pages. The algorithm is robust and can be applied to vertical search engine systems.
【作者单位】： 华东交通大学信息工程学院;
【基金】：江西省教育厅基金项目(赣教技字[2006]177号) 华东交通大学校立基金(项目编号:08xx05)资助的成果之一
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1842727