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基于网络社团结构的Web内容分级算法及其性能分析
引用本文:刘 艳,王 泰.基于网络社团结构的Web内容分级算法及其性能分析[J].计算机科学,2015,42(3):206-209.
作者姓名:刘 艳  王 泰
作者单位:1. 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 武汉430079;武汉理工大学教育技术学系 武汉430079
2. 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 武汉430079
摘    要:万维网内容因其海量性、形式多样性和缺乏语义描述等特征,给内容分级实时自动化处理带来了巨大挑战。本算法充分利用相近主题网页聚合成内容社团的万维网结构特性,在对请求内容分级网页进行处理的同时,通过网络社团检测方法来自动获取其他更多相近内容的网页,以提升网页内容分级处理效率;此外,它能很好地融入现有网络内容第三方分级系统。理论分析证明,本算法能显著提升万维网内容分级处理效率。

关 键 词:网络内容分级  网络社团结构  第三方分级

Web Content Rating Algorithm Based on Network Community Structure and its Performance Analysis
LIU Yan and WANG Tai.Web Content Rating Algorithm Based on Network Community Structure and its Performance Analysis[J].Computer Science,2015,42(3):206-209.
Authors:LIU Yan and WANG Tai
Affiliation:National Engineering Research Center for E-learning,Huazhong Normal University,Wuhan 430079,China;Department of Educational Technology,Wuhan University of Technology,Wuhan 430079,China and National Engineering Research Center for E-learning,Huazhong Normal University,Wuhan 430079,China
Abstract:The Web contents are massive,diverse and semantics-missing,which bring significant challenges to the content-rating.This new algorithm takes full advantage of the Web structure feature that the similar topic webpages aggregate into the Web community,and uses the Web community detection algorithm to rate more content-similar webpages automatically when rating one webpage.In addition,it can be used in the current third-party content-rating system.Theory analysis shows that this algorithm significantly raises the efficiency of Web contents rating.
Keywords:Web content rating  Network community structure  Third-party rating
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