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的页面排序改进算法

首先对PageRank算法进行了一般性介绍,研究了现有的基于链接结构的改进算法.在此基础上,指出PageRank算法给不同网页分配相同的Pagegank值影响了网页的排序质量,提出了一种基于多层分类技术的改进算法HCPR,并对PageRank和HCPR算法进行了相应测试和比较.实验结果表明,HCPR的排序结果比PageRank提高了约15.3%的相关度.     

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.     

改进的非平均传递权值PageRank算法

为了有效提高搜索引擎对搜索结果排序的精确性,通过对传统PageRank算法分析,针对父页面平均传递页面权值给它所链接子页面及只考虑其直接链接页面的不足,提出基于深2度页面链接与内容和主题相关性分析的一种父页面非平均传递权值的PageRank算法.该算法有效地解决了搜索引擎对排序结果的权威性要求和相关性要求,使搜索结果排序更符合不同网页浏览者的需求,同时也为进一步扩展PageRank算法提供了新的空间.实验结果表明,改进后的算法可以获得优于传统算法搜索精确度.     

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。     

一种多特征因子融合的PageRank算法研究

摘  要：针对PageRank算法完全依据链接结构排序,未考虑网页内容分析,造成平均分配PR值、主题漂移、偏重旧网页的现象,且已有改进算法存在单一性优化等问题,提出一种多特征因子融合的PageRank算法。该算法为使搜索结果更接近用户查询需求,同时兼顾搜索内容的相关度和查准率,通过添加链入链出权重因子、用户反馈因子、主题相关因子和时间因子,共同改善PageRank算法存在的不足。实验结果表明,所提算法在内容相关性和查准率方面,较其他网页排序算法有明显提高,达到优化PageRank算法的目的。     

基于内容相关性和时间分析的改进PageRank算法

传统PageRank算法仅仅通过网页链接结构来确定网页的PageRank值,这通常会导致主题漂移问题,即主题内容不相关的网页PageRank值较高。改进的PageRank算法根据链接的网页之间的内容相关性分配rank值,并且将网页的时间因素考虑在内,提高新的内容相关网页的rank值。实验结果证明,改进后的算法有效解决原算法的主题漂移问题,并使新网页在排序结果中上升。     

融合VSM技术的PageRank算法研究与应用

为解决PageRank算法存在的"主题漂移"问题,本文提出一种融合VSM(向量空间模型)技术的改进方法。首先根据网页的链接结构计算PageRank值,然后建立网页的内容特征向量空间,计算主题内容相似度,最后将这两个值按一定的权重系数进行融合计算,产生新的PageRank值。经过对比实验证明,改进后的PageRank算法减少了无关网页的数量,为搜索引擎提供了更好的排序结果。     

基于学习自动机和用户兴趣的PageRank算法研究

针对传统PageRank算法存在的平分链接权重和忽略用户兴趣等问题,提出一种基于学习自动机和用户兴趣的页面排序算法LUPR。在所提方法中,给每个网页分配学习自动机,其功能是确定网页之间超链接的权重。通过对用户行为进一步分析,以用户的浏览行为衡量用户对网页的兴趣度,从而获得兴趣度因子。该算法根据网页间的超链接和用户对网页的兴趣度衡量网页权重计算每个网页的排名。最后的仿真实验表明,较传统的PageRank算法和WPR算法,改进后的LUPR算法在一定程度上提高了信息检索的准确度和用户满意度。     

基于改进谱聚类方法的搜索引擎排序算法

搜索引擎的性能优劣主要由排序结果决定。针对网页文本特性改进了谱聚类方法,提出了一种融合网页内容和链接质量的排序算法。利用改进的谱聚类方法对网页内容进行分类,并与评价链接质量的PageRank值进行加权融合,计算得到排序结果。实验结果表明,相对于传统的PageRank,HITS,TF-IDF等排序算法,所提算法返回的排序结果具有更高的相关性。     

语义相似的PageRank改进算法

PageRank算法是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性。但由于它只考虑网页与网页之间的链接结构,忽略了网页与主题的相关性,容易造成主题漂移现象。在分析了原PageRank算法基础上,给出了一种基于语义相似度的PageRank改进算法。该算法能够按照网页结构和网页主要内容计算出网页的PageRank值,既不会增加算法的时空复杂度,又极大地减少了“主题漂移”现象,从而提高查询效率和质量。     

Topic PageRank——一种基于主题的搜索引擎

通过研究传统的超链分析算法PageRank及其改进算法Hilltop和TSPR的不足,提出了一种新的改进的方法Topic PageRank。这种算法是对每一个页面进行页面分类,然后根据分类的结果分别对每一个主题进行页面等级计算,因此,每一个页面对不同的主题将呈现出不同的页面等级得分,能更加准确地反映出页面的重要性。     

一种改进的PageRank算法

针对PageRank算法存在主题漂移以及偏重旧网页的问题,结合锚文本相似度和时间反馈因子提出了一种PageRank改进算法STPR,并对STPR算法进行实验分析。先比较了传统PageRank算法与加入锚文本相似度的PageR-ank算法,结果表明加入锚文本相似度的PageRank算法有利于减少主题漂移现象的发生;其次比较了加入锚文本相似度的PageRank算法与STPR算法,结果表明STPR算法不但减少了主题漂移现象,而且还弥补了新网页的PageRank值。     

基于主题特征和时间因子的改进PageRank算法

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.     

改进的PageRank在Web信息搜集中的应用

PageRank是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性·但由于它对每条出链赋予相同的权值,忽略了网页与主题的相关性,容易造成主题漂移现象·在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于主题分块的PageRank算法·该算法按照网页结构对网页进行分块,依照各块与主题的相关性大小对块中的链接传递不同的PageRank值,并能根据已访问的链接对块进行相关性反馈·实验表明,所提出的算法能较好地改进搜索结果的精确度·     

基于Web内容挖掘的搜索引擎页面等级改进算法

针对PageRank算法忽略了页面内容的不足，根据用户浏览页面的习惯，将Web内容挖掘的页面相似度引入到算法中，对其进行改进。实验结果表明，改进后的算法可以使页面的PageRank值依据页面相似度发生变化，符合人们的一般期望，效果明显有效。     

一种抵抗链接作弊的PageRank改进算法

大量的基于链接的搜索引擎作弊方法对传统PageRank算法造成了巨大的影响,例如,链接农场、交换链接、黄金链、财富链等使得网页的PageRank值失去了公正性和权威性。该文在分析多种作弊方法对传统PageRank算法所造成的不利影响的基础上,提出了一种可以抵抗链接作弊的三阶段PageRank算法－TSPageRank算法,该文对TSPageRank算法的原理进行了详细分析,并通过实验证明TSPageRank算法比传统的PageRank算法在效果上提高了59.4%,能够有效地提升重要网页的PageRank值,并降低作弊网页的PageRank值。     

新的PageRank优化算法

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。