基于用户反馈的PageRank改进算法

通过分析PageRank算法存在的偏重旧网页问题、主题偏移问题及网页欺骗问题,提出一种基于用户反馈的PageRank改进算法,该算法在原算法的基础上添加用户点击次数反馈和点击时间反馈及反馈权重,并结合基于网页内容的排序算法思想,加入网页内容权重,对PR值的计算公式进行改进,从而克服PageRank算法中存在的问题。     

搜索引擎PageRank算法研究

在研究搜索引擎关键技术的基础上,深入细致地剖析了著名搜索引擎Google的链接分析排名算法PageRank算法,解说其运行原理并给出改进算法.在此基础上指出PageRank算法存在的缺陷,从而针对性地提出了优化方案,实验结果表明,改进的算法有利于提高算法的运行效率,提高用户对检索结果的查准率.     

Google搜索引擎的核心——PageRank算法综述

搜索引擎技术的发展是随着电子技术不断进步而形成的信息数字化和数据网络化的必然产物。Google搜索引擎依靠其PageRank机制及收敛算法一直处于该领域的领先地位。本文介绍了PageR- ank算法的起源和发展。对其概念与方法进行了阐述,并讨论了它的应用情况。     

基于PageRank的Web挖掘改进算法

针对Google使用的PageRank算法,提出一种改进的Web挖掘算法。实现该算法时,将网页使用信息和网页添加日期信息做成点击向量和日期向量,2个向量加权后标准化得到的一个向量作为常数加入到改进的迭代算法。实验结果证明,改进算法可以提高网页重要性判断的准确度。     

一种基于空间向量模型的主题PageRank算法

该文基于传统的PageRank链接分析原理,分析了PageRank在页面主题内容分析方面的不足之处,结合传统的基于内容的VSM文本分析模型．提出了一种基于向量空间模型的主题算法,并通过实验对改算法的性能进行分析。     

基于PageRank的Lucene排序算法优化与实现

随着Web技术的迅速发展,提供个性化服务的搜索引擎技术受到用户的广泛关注,网页排序是其中的关键技术之一。本文利用PageRank算法对原有的Lucene网页排序进行了改进,设计并实现了关于手机信息搜索的个性化搜索引擎。实验结果证明,改进后的排序算法能够较好地提高信息检索的准确度,为用户带来了优于Lucene自身排序的搜索体验。     

基于PageRank算法的搜索引擎优化策略

在介绍Google等搜索引擎最常用的PageRank搜索结果排名算法的基础上，详细阐述了各种网页链接结构对基于PageRank算法的网站搜索引擎排名结果可能产生的影响，并分析了实际应用中网站针对PageRank算法的各种优化策略，讨论了各自的优点。     

采用改进受欢迎度的PageRank优化算法

为了克服搜索引擎在搜索过程中经常重复性地把当前受欢迎的网页放在搜索结果的首要位置,而忽略那些不受大多数用户欢迎的网页的问题,文中提出一个采用改进受欢迎度的PageRank优化算法.该改进算法首先通过建立网页的真实质量函数来纠正搜索引擎的上述问题,然后再采用一个新的网页受欢迎度来消除内在的网页质量问题从而避免该问题.实验...     

PageRank算法的分析及其改进

在分析PageRank算法存在偏重旧网页、主题漂移、网页权值均分、忽视用户浏览兴趣现象的基础上,对其进行改进,考虑网页修改日期、网页文本信息、网站权威度、用户兴趣度等重要因素,重新计算网页PR值。实验结果表明,改进算法可提高搜索引擎对网页排序的准确度,以及用户对检索结果的满意度。     

PageRank算法研究综述

网页排序是搜索引擎的关键技术之一。介绍了著名的PageRank算法,针对其存在主题漂移、偏重旧网页等不足,分析了各种改进算法的基本思想和技术特点,希望为以后的研究工作提供基础性支持。     

Google核心——PageRank算法探讨

搜索引擎技术的发展是随着电子技术不断进步而形成的信息数字化和数据网络化的必然产物。一个出色的搜索引擎能够及时向用户提供所需要的信息，而要做到这点就需要一个快速、优质、高效的搜索算法予以支持。Google搜索引擎依靠其PageRank机制及收敛算法一直处于该领域的领先地位。文中介绍了这个搜索引擎的核心：PageRank算法。PageRank算法通过计算网页的重要性值——PageRank值来确定网页排序的优先级，而网页的PageRank值则是通过累加指向该网页的其他网页的PageRank值得到的。因此Google的搜索结果是高效的、客观正确的。     

应用Web结构挖掘的PageRank算法的改进研究

随着Internet技术的发展,Web网页成为人们获取信息的有效途径,Web数据挖掘逐渐成为研究的热点。基于Web结构挖掘的PageRank算法存在不足的情况下,提出了一种改进的算法,实验结果证明改进的算法较原算法具有较好的效果,具有一定的实用价值。     

基于层次分类的页面排序算法

提出了一个基于层次分类的搜索引擎页面排序算法。该算法通过对页面进行层次化分类进而计算页面之间相关性,根据相关性的不同,对来自不同页面的外部链接赋予不同的权重,从而更公正、有效地计算页面的PageRank值。层次分类体系更合理地反映了页面的自然属性,也为设计更为高效的页面分类算法提供了方便。该算法与PageRank在在线计算复杂度方面完全一样,是非查询关键词相关的算法,能够高效地完成在线搜索,具有良好的可伸缩性。     

Google核心——PageRank算法探讨

搜索引擎技术的发展是随着电子技术不断进步而形成的信息数字化和数据网络化的必然产物。一个出色的搜索引擎能够及时向用户提供所需要的信息,而要做到这点就需要一个快速、优质、高效的搜索算法予以支持。Google搜索引擎依靠其PageRank机制及收敛算法一直处于该领域的领先地位。文中介绍了这个搜索引擎的核心:PageRank算法。PageRank算法通过计算网页的重要性值———PageRank值来确定网页排序的优先级,而网页的PageRank值则是通过累加指向该网页的其他网页的PageRank值得到的。因此Google的搜索结果是高效的、客观正确的。     

一种改进的PageRank 算法

研究了现有的基于链接结构的PageRank算法。结合网页链接分析和网页内容相关性分析提出了一种改进的PageRank算法,从分析网页内容相关性的角度解决相关性需求,从网页链接分析的角度解决权威性需求,并且实验证明,改进的PageRank算法优于传统的PageRank算法的排序结果。     

基于PageRank的页面排序算法研究

提出一种基于PageRank的页面排序算法.采用网页类别相关度计算,对来自不同类别网页所传递的权威值赋予相应的权重;根据链接所属信息块重要性的不同,赋予相应权值.实验表明,该算法对提高页面排序质量是有效的.     

能见度与缺失分析的改进PageRank算法

本文在对PageRank进行分析的基础上,提出了基于链接能见度和缺失分析的改进PageRank算法,该算法根据链接不同特性赋予它不同的点击概率,同时分析了缺失率产生的原因并提出相关改进措施.通过试验系统的收集了四个数据集合上证明该算法较原PageRank在缺失率上会下降,且计算性能效率会提高.     

基于Map-Reduce的PageRank算法设计

随着网络信息量的急速增长,搜索引擎搜索信息的准确、高效显得尤为重要。PageRank算法是根据网页间链接关系对网页进行评分的算法之一,在细致剖析Map-Reduce计算模式的基础上,提出了对PageRank算法的改进策略。