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1.
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新的PageRank优化算法
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蒋永辉 吴洪丽《计算机工程与应用》,2012年第48卷第6期
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为了克服PageRank在搜索过程中重复性地把当前受欢迎的网页放在搜索结果的首要位置,而不受欢迎的网页被大多数用户忽略的问题,采用了一种改进的评估函数及有效的用户模型,获得了一个新的PageRank优化算法。实验结果表明,该算法达到了较好的公平性。
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2.
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基于主题相似度模型的TS-PageRank算法 被引次数：2
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黄德才 戚华春 钱能《小型微型计算机系统》,2007年第28卷第3期
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PageRank算法是著名搜索引擎Google的核心算法,但存在主题漂移的问题,致使搜索结果中存在过多与查询主题无关的网页.在分析PageRank算法及其有关改进算法的基础上,提出了基于虚拟文档的主题相似度模型和基于主题相似度模型的TS-PageRank算法框架.只要选择不同的相似度计算模型,就可以得到不同的TS-PageRank算法,形成一个网页排序算法簇.理论分析和数值仿真实验表明,该算法在不需要额外文本信息,也不增加算法时空复杂度的情况下,就能极大地减少主题漂移现象,从而提高查询效率和质量.
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3.
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基于用户兴趣的PageRank算法改进策略
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周奇峰《网络安全技术与应用》,2014年第6期
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随着互联网海量信息的不断涌现，根据用户的兴趣提供相关查询结果，是现有搜索引擎要考虑的一个问题，PageRank算法是基于链接的排序算法，已在Google搜索引擎广泛应用，但其忽略了用户个性化需求。采用网页预分类技术，来表示用户查询的兴趣度，进一步提出改进传统的PageRank算法，从而能适当提高用户在使用搜索引擎方面的个性化需求。
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4.
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一种基于网页质量的PageRank算法改进分析
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赵亚娟 闫娜《数字社区&智能家居》,2014年第27期
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互联网信息的海量性一方面带给人们无穷的信息,另一方面也给人们的信息获取工作带来一定的困难。因而能够快捷高效地提供高质量的查询结果的互联网搜索引擎将受到大众的青睐。在网页搜索中,PageRank和hits是重要的基于链接的排序算法,在百度、谷歌等商业引擎中使用广泛。但在PageRank算法中也极存在一些问题,导致其容易受垃圾网页的攻击,不利于人们高质量地从互联网上获取信息,因此,有必要对PageRank算法进行改进,从而改善网页质量,提高信息获取的高效准确性。该文基于这样的背景对PageRank算法改进进行分析,以更好地实现信息的有效流通,让高质量的网页得到更多关注。
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5.
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搜索引擎PageRank算法的改进 被引次数：2
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杨劲松 凌培亮《计算机工程》,2009年第35卷第22期
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为了解决企业快速决策时信息检索的问题,提出一种改进的PageRank算法。在考虑网页产生时间因素的同时,通过锚文本与网页主题的相似度分析按权重分配网页各正向链接PageRank值,产生的PageRank值更贴合主题搜索引擎的要求,并保持算法的简洁性。实验结果证明该改进算法能有效减少主题漂移现象,恰当提升新网页PageRank值。
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6.
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基于PageRank与Bagging的主题爬虫研究 被引次数：3
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张翔 周明全 李智杰 董丽丽《计算机工程与设计》,2010年第31卷第14期
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为克服主题爬虫主题漂移现象,提高搜索引擎的查准率和查全率,提出了一个基于PageRank算法与Bagging算法的主题爬虫设计方法.将主题爬虫系统分为爬虫爬行模块和主题相关性分析模块.利用一种改进的PageRank算法改善了爬虫的搜索策略,进行网页遍历与抓取.用向量空间模型表示网页主题,使用Bagging算法构造网页主题分类器进行主题相关性分析,过滤与主题无关网页.实验结果表明,该方法在网页抓取的性能上和主题网页的查准率上都取得较好的效果.
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7.
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Google核心——PageRank算法探讨
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冯振明《微机发展》,2006年第16卷第7期
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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。
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8.
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Google核心——PageRank算法探讨 被引次数：1
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冯振明《计算机技术与发展》,2006年第16卷第7期
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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。
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9.
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基于PageRank算法的搜索引擎优化策略 被引次数：4
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张巍 李志蜀《计算机应用》,2005年第25卷第7期
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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。
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10.
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一种考虑用户行为的改进N-PageRank算法
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詹圣君 邵雄凯 刘建舟《计算机技术与发展》,2011年第21卷第8期
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针对Google PageRank算法中存在的“平均分配原则”及网络链接结构所造成的“旧网页问题”、“主题漂移问题”,提出一种改进的网页排序算法N-PageRank.该算法通过对搜索日志进行数据挖掘,捕捉用户与搜索引擎之间的交互过程,发现隐藏在用户搜索行为背后的用户兴趣和搜索规律,利用用户行为反馈模型,分析网络日志里用户的各项行为特点,改善了排序结果的准确率,保证了搜索引擎的返回结果正是用户所希望看到的网页.实验证明该算法有效地降低了网页排序时的客观因素的影响,充分考虑了用户对于网页质量的评价,所得到的排序结果更加能够满足用户的需求.
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11.
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基于用户反馈的PageRank改进算法
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方树峰《计算技术与自动化》,2012年第31卷第1期
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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。
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12.
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基于共现词查询的主题爬虫研究
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葛玲 蒋宗礼《计算机工程》,2010年第36卷第8期
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通过建立一个共现词库改进主题模型，以提高下载网页的主题相关度及质量，并且能描述其语境的上下文，揣测用户意图，调节检索结果排序。在此基础上设计并实现一个FDC主题爬虫系统，该系统采用改进的主题敏感FDC-PageRank算法来计算网页优先级。实验表明其效果良好。
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13.
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基于用户兴趣度的PageRank改进算法
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黄贤英 陈红阳《重庆理工大学学报(自然科学版)》,2014年第5期
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传统的PageRank算法容易导致主题漂移、偏重旧网页、用户对搜索结果的主观选择被忽略等问题。针对PageRank算法存在的上述缺陷,提出了一种基于用户兴趣度的网页排序算法——PRUI算法。该算法主要从网页自身的客观特性和用户兴趣的主观特性两方面对网页的PR值进行重新估算,并依据估算后的网页PR值对网页做重排序。相比传统的PageRank算法,改进的PRUI算法进一步提高了系统检索的准确率和首页命中率。
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14.
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基于Nutch的页面排序算法研究
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胡维华 曹奇峰《杭州电子科技大学学报》,2013年第6期
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针对某一主题或学科的垂直搜索引擎是搜索引擎的延伸和细分，面向特定用户提供垂直搜索。网页排序算法是搜索引擎好坏的关键，搜索引擎网页排序算法的目的是从海量搜索结果中将主题相关和权威的网页排在前列，帮助用户查找所需的资源。 Nutch搜索引擎只实现了一个基本的综合排序模型，为了使Nutch更好地满足专业用户的需求，该文设计一个综合考虑主题相关性和网页权威性的综合排序模型，将主题相关度因子和改进后的PageRank算法因子融入到Nutch网页评分计算公式中。实验表明，改进的排序算法可以提高信息的查准率，具有明显的主题倾向性，在实际应用中发挥作用。
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15.
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搜索引擎剖析
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刘琨 郑有才《计算机技术与发展》,2004年第14卷第3期
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搜索引擎相关技术的研究是目前互联网的热门研究课题.现有搜索引擎利用了大量的计算机研究成果,了解现有搜索引擎的优点和不足同时在实现的搜索引擎中扬长避短,对搜索引擎的剖析是非常必要的.文中指出Google的PageRank技术在处理超链接双向影响上的不足.在实现搜索引擎的过程中,充分利用分析的结果改进PageRank算法,从而充分利用网页间的超链接信息提高了搜索结果的有效性.
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16.
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基于遗传算法的主题爬虫
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张海亮 袁道华《计算机技术与发展》,2012年第8期
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针对目前主题网络爬虫搜索策略难以在全局范围内找到最优解,通过对遗传算法的分析与研究,文中设计了一个基于遗传算法的主题爬虫方案.引入了结合文本内容的 PageRank 算法;采用向量空间模型算法计算网页主题相关度;采取网页链接结构与主题相关度来评判网页的重要性;依据网页重要性选择爬行中的遗传因子;设置适应度函数筛选与主题相关的网页.与普通的主题爬虫比较,该策略能够获取大量主题相关度高的网页信息,能够提高获取的网页的重要性,能够满足用户对所需主题网页的检索需求,并在一定程度上解决了上述问题
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17.
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基于遗传算法的主题爬虫
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张海亮 袁道华《微机发展》,2012年第8期
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针对目前主题网络爬虫搜索策略难以在全局范围内找到最优解，通过对遗传算法的分析与研究，文中设计了一个基于遗传算法的主题爬虫方案。引入了结合文本内容的PageRank算法；采用向量空间模型算法计算网页主题相关度；采取网页链接结构与主题相关度来评判网页的重要性；依据网页重要性选择爬行中的遗传因子；设置适应度函数筛选与主题相关的网页。与普通的主题爬虫比较，该策略能够获取大量主题相关度高的网页信息，能够提高获取的网页的重要性，能够满足用户对所需主题网页的检索需求，并在一定程度上解决了上述问题。
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18.
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基于Lucene 网页排序算法的改进 被引次数：3
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张贤 周娅《计算机系统应用》,2009年第18卷第2期
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在分析现有的词频位置加权排序法、Direct Hit算法、PageRank算法和Lucene的网页排序算法后，将这三种著名的算法思想运用到Lucene的网页排序算法中，并设计了一个基于Lucene的糖业专业搜索引擎，重点介绍该搜索引擎的检索功能。最后，通过在所设计好的糖业专业搜索引擎进行实验，验证改进后Lucene的网页排序算法，实验结果表明改进后的排序算法能够提高检索结果的质量，能够更准确地将结果信息反馈给用户。
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19.
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基于时间维加权TimedWPR算法
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王崝 鞠时光《计算机工程与设计》,2008年第29卷第12期
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PageRank算法对页面评价太过客观,对不同重要程度的网页被授予相同的权重,并且在排序时,一些旧的页面经常出现在Web检索结果的前面,而新加入的高质量页面用户很难找到.针对Pagerank算法存在的这些缺陷,引入时间维加权概念,开发出TimedWPR算法,同时保证了两种页面的排序优化.该算法采用服务器反馈回来的网页修改时间表示网页年龄,并在此基础上对网络的组织结构和链接质量以及时间序列进行挖掘,从而克服现有Web超链接分析中的不足.
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20.
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基于主题特征和时间因子的改进PageRank算法 被引次数：2
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段淮川 胡平《计算机工程与设计》,2010年第31卷第4期
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经典PageRank算法单纯地考虑到对网页的链接结构进行分析,而不能考虑到网页在搜索主题方面的相关性和权威性,以及用户对新旧网页的依赖程度的不同.针对经典PageRank算法存在的上述缺陷,综合网页的主题特征和时间特征两个因素,提出了一种改进的PageRank算法WTPR(weighmd topic PageRank).该算法通过网页链接分析和内容分析来解决网页的权威程度和相关程度,通过时间因子实现PageRank值随时间的变动而浮动.仿真结果表明,改进后的算法与PageRank算法相比获得了更好的效果.
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