Web信息检索中主题精选算法的研究与改进

发布时间：2018-09-10 14:10

【摘要】：搜索引擎是目前最主要的Web信息检索工具,然而它的效果还不能令人满意。基于Web链接结构的主题精选算法的链接分析迭代往往会收敛于链接图中与查询主题不太相关的紧密交织区域(TKC),从而导致主题偏移。笔者对经典主题精选算法HITS的分析表明该算法还有给不同的Web站点规定了不平等的影响权重以及不能满足用户多粒度的信息需求等缺点。文章在分析主题精选算法研究的基础上针对其不足提出了改进算法g-HITSc,实验表明该算法是合理和有效的。
[Abstract]:Search engine is the most important Web information retrieval tool, but its effect is not satisfactory. The link analysis iteration of the topic selection algorithm based on Web link structure often converges to the closely interlaced region (TKC), which is not related to the query subject in the link graph which leads to the topic offset. The author's analysis of the classical theme selection algorithm (HITS) shows that the algorithm also provides unequal influence weights for different Web sites and fails to meet the multi-granularity information requirements of users. In this paper, based on the analysis of the topic selection algorithm, an improved algorithm g-HITScis is proposed, which is proved to be reasonable and effective.
【作者单位】： 河海大学计算机及信息工程学院 东南大学计算机科学与工程系 东南大学计算机科学与工程系
【基金】：国家自然科学基金项目(编号:60173036) 江苏省“十五”高科技项目(编号:BG2001013)资助
【分类号】：TP393.092

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