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。     

基于用户兴趣与主题相关的PageRank算法改进研究

针对传统的PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣等不足,提出一种基于用户兴趣与主题相关的Page-Rank改进算法——ITPR。为了更好地提高用户搜索质量,利用网页浏览时间与页面篇幅共同构建用户兴趣度因子,用线性拟合月点击量的方法预测用户兴趣度的升降,同时结合网页内容引入主题相关度因子,共同对网页PR值进行适当的修正,使其分配更为合理。仿真实验结果表明,在相同的实验环境下,改进的PageRank算法提升了网页排序质量、查准率以及用户搜索满意度。     

基于多权重因子的PageRank算法改进

现有PageRank算法的多种改进研究,对新网页歧视、语言差异歧视、主题漂移、忽视用户浏览兴趣等问题仍然没有给出较好的解决方案。本文提出改进算法TWPR(PageRank based on Three Weights)。该算法将时间特性分析、语言链接结构分析和用户行为相结合,旨在提升更新较快、链接行为优良、用户感兴趣度高的中文网页PR值。实验证明,改进算法可有效提高网页检索的命中率,改善搜索质量。     

从Web日志中挖掘用户兴趣路径算法改进

引入一种挖掘用户兴趣路径的算法,并对其进行有意义的改进。算法的主要思想是：首先利用Web日志建立以引用网页URL为行、浏览网页URL为列的两个网站访问矩阵,分别采用访问次数和平均到网页中字符数的访问时间为元素值。然后,通过对矩阵进行路径兴趣度计算得到兴趣子路径,最后进行合并生成用户兴趣路径集。     

基于 HowNet 的用户兴趣挖掘研究及应用磁

搜索引擎中用户查询和网页资源之间的相似度研究一直是页面排序的研究核心。利用 HowNet 对词语的语义层次架构模型,对用户的检索词进行兴趣挖掘,同时对检索词和挖掘出的兴趣关键词的语义相似度计算方法进行改进,用户的检索请求与分块后的网页资源进行相似度迭代计算。实验结果表明,改进的算法使得页面排序的准确率和首页命中率有了较大提高。     

网页兴趣度度量方法及其在兴趣模型中的应用研究

根据用户以往网页浏览的隐式反馈信息来推断用户兴趣,给用户推荐感兴趣的网页内容,提出了网页兴趣度度量方法及其在兴趣模型中的应用。根据用户浏览网页时的停留时间和浏览行为,通过量化的兴趣度度量算法评估出用户对网页内容的感兴趣程度,从而建立起用户兴趣模型;在用户浏览网页的过程中,动态地更新用户兴趣;最终根据归纳出的用户兴趣向用户推荐文章。实验证明提出的网页兴趣度度量方法和对应的兴趣模型是可行的。     

基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览行为.针对这些浏览行为下的用户兴趣度计算做出阐述,并且在分析基于网页驻留时间和浏览次数计算网页兴趣度的算法的基础上,考虑网页大小的影响因素,使用基于浏览速度计算网页兴趣度,同时利用BP神经网络进行用户兴趣度融合.     

一种新的用户事务算法

提出了双阈值用户事务算法。根据用户所访问的页面数来判断该用户是否为偶然用户,利用网络的拓扑结构和网页最低兴趣度来衡量一个网页是否为用户感兴趣的页面。改进了数据预处理过程,删除了偶然用户引起的访问记录,以及链接页面和用户不感兴趣的页面,生成一种有效的访问页面序列,即双阈值用户事务。通过事例对算法的有效性进行了论证。     

基于用户当前兴趣的网页预取方法

提出了一种基于用户历史浏览情况和当前访问兴趣来对网页进行预取的算法.算法中改进了对用户页面兴趣的计算方法,借助于滑动窗口来实现预取,并综合考虑了用户兴趣和服务器负担的平衡来进行预取.实验结果表明,该算法能够较好地完成网页预取.     

基于用户兴趣的PageRank算法改进策略

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。     

Webpage aesthetics,performance and usability: Design variables and their effects

The primary objectives of this research are to identify the underlying clusters of design variables affecting the perceived usability of a webpage and to examine the effects of webpage design variables on webpage performance. Fifty-seven design variables and 10 underlying clusters that conceptualise the structure of user webpage judgement are identified through content analysis on literature and structured interviews, balanced incomplete block user survey administration and cluster analysis. Five clusters are selected to conduct three experiments that quantify the change in user aesthetic preference, perceived ease of interaction and interaction speed as a function of loading speed, image colour, image size, font size, link style, and column width. Results show that user performance alone is not a good indicator of aesthetic judgement and overall effectiveness of a webpage. The value of integrating global construct analysis processes and local controlled experimentation processes in ergonomic interface research is illustrated. Fifty-seven webpage design variables are defined, ranked and clustered according to perceived importance and overall preference. Experimental results illustrate that both technical performance and aesthetic factors are important webpage design considerations.     

基于Web日志挖掘用户的浏览兴趣路径

提出一种基于Web日志发现用户浏览偏爱路径算法。引入了支持-兴趣度概念。建立用户访问矩阵以表示用户浏览网页行为,并获得访问矩阵的海明距离矩阵。通过对距离矩阵与相似度阈值的计算获得偏爱路径的候选2项子路径,再利用支持-兴趣度对候选集做进一步的过滤,最后进行合并并生产浏览偏爱路径。实验表明该算法可以有效地反映用户的浏览兴趣。     

个性化服务中网页推荐模型的研究

提出了一种新颖的个性化网页推荐模型。它融合了信息检索、信息过滤和数据挖掘中的相关技术。运用两种不同的特征向量来表示用户兴趣,并且通过聚类生成群体兴趣扩展了个体兴趣。同时阐述了用户兴趣文件建立、维护和个性化网页推荐。实验证明了推荐模型的准确性和有效性。     

基于网站影响力的网页排序算法

传统的排序算法主要是根据网页之间的链接关系进行排序,没有考虑到网站与网页之间互相增强的关系和用户对网页的重要性的评价。为此提出了一种基于更新时间、网页权威性和用户对网页的反映的相关排序算法。该算法以网站为节点计算每个网站权威值,在为网页分配权威值时考虑了网页在网站内的位置和用户对其的反映,并通过网站与网页之间相互影响的关系来相互反馈。实验结果表明,与传统的PageRank、HITS等排序算法相比,该算法在检索性能上有明显提高。     

利用关键词倒排表实时检索中文网页

研究了基于关键词倒排表的中文网页快速检索方法。在建立大量网页语料库的前提下,利用关键词词典和优化后的前向最大切词算法脱机生成网页关键词特征向量,然后对网页特征向量作维数压缩生成压缩格式的网页特征表,最后利用网页特征表根据关键词在所有网页中出现的频率统计生成关键词倒排文件。实验中,通过对比访问网页库、特征表和倒排文件三种不同的数据来源,分别实现了中文网页的关键词检索,比较了三种数据源检索的实时性。实验表明,基于关键词的倒排表检索算法大大优于其他两种方法,具有很好的实时性。     

How different information types affect viewer’s attention on internet advertising

The effect of internet advertising has been a controversial issue, especially on the topic of how to effectively draw more attention from internet users. According to traditional attention theory, we know people pay lesser attention on other objects if the main browsing contents occupy more of the viewer’s mental resources. Therefore, we know different information types of webpage should have different influences on users’ attention. On the other hand, an effect called ‘banner blindness’ makes viewers naturally overlook the advertising based on their previous experience. It is therefore becoming more and more difficult to increase viewer’s attention on advertisement simply by adding salient features on the advertisements. In light of this new challenge in Internet advertising, verifying the different influences of the information types on advertising attention is the main goal of this study.Great amounts of previous studies relevant to internet advertising focused on the advertisement itself, like the form, color, size and location. However, this study put focus on how the information types and the webpage structure influence the viewer’s attention on banner advertising. This research tested the effect on user attention of four common information types on Internet webpages: (1) text-based webpage; (2) text-picture mixed webpage; (3) picture-based webpage; and (4) video-based webpage. This study hopes to provide valuable information for matching advertising with viewing tasks that will stimulate the most user attention.     

基于核心网的恶意脚本识别与防范系统

随着网页制作技术的不断发展,越来越多的脚本技术应用于网页之中,不仅减小了网页的规模,更提高了网页浏览的速度,丰富了网页的表现。但同时也给网络安全带来了严重的威胁,黑客们可以利用脚本技术使用户在浏览网页时,破坏用户的操作系统、撒布病毒、盗取用户信息等,网页恶意代码已经成为了影响网络信息安全的最大因素之一。然而目前对恶意代码的防护还大多停留在用户层面,即用户通过在本机安装防病毒软件进行防护,这种方式有着诸多的缺点;本文提出了一种在网络核心层防治恶意代码的解决方案,为恶意代码的防治提供了一种新的解决思路。     

一种基于等价标记的网页信息隐藏算法

针对现有网页信息隐藏技术存在的隐蔽性、抗机器过滤能力较差的缺点,改进了基于属性对顺序的网页信息隐藏技术隐藏信息量较少的缺陷,提出了一种基于等价标记的网页信息隐藏算法.该算法将待隐藏的秘密信息M转变为一个大整数N,按照嵌入规则,采用等价标记置换原标记的方法将大整数N隐藏在网页中.实验结果和分析表明,该算法没有增加网页文件的长度,能够隐藏较大的秘密信息,且具有较高的隐蔽性和安全性,可以应用于网页内容保护和隐秘通信.     

基于用户行为和新闻时效性的农业信息协同过滤推荐算法

农业信息具有较强的时效性和周期性特征,传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映农户不同时段的信息需求。同时,农户一般采用匿名网页直接浏览的方式查看农业新闻,显式反馈数据十分稀少,传统协同过滤推荐算法需要面临冷启动等问题。本文提出一种基于用户行为和新闻时效性的协同过滤推荐算法,综合采集用户的隐式、显式反馈数据等多维因素,同时考虑农业信息的分类特征及周期性特征,针对农户对不同农业信息分类信息的周期性关注度变化以及热度系数提高农业新闻推荐的针对性和时效性。通过对真实访问数据进行验证,结果表明提出的算法能有效提升农业信息推荐准确率。