基于K-means聚类算法和信息熵的页面排序算法研究

针对经典的PageRank算法存在的偏重历史网页、主题漂移、平分网页链接权重等缺陷,引入了向量空间模型和信息论中的信息熵,提出一种改进的PRKE算法.该算法用表征网页特征的关键词构成的向量来表示网页,用关键词在网页中所占的权重作为向量中各个分量的权值;对已存在的网页采用K-means聚类算法进行聚类,以信息熵的形式表征各个簇的权值,完成对网页的宏观排序;融入了时间因子和主题相关度等参数,完成对网页的微观排序.实验结果表明,改进的PRKE算法相对于经典的PageRank算法在首页命中率、检索准确性等方面获得了较大的提高.     

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.     

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。     

Web页面排序算法研究

随着Internet的迅猛发展，网络信息呈爆炸式增长。Web信息检索是一个从Web海量数据中检索用户感兴趣信息的综合技术，它从一定程度上满足了用户对信息的需求，但返回页面的数量依然十分巨大。如何对搜索结果进行排序已成为影响搜索质量的一个重要问题。本文介绍了两种页面排序算法PageRank和HITS，并对网页排序算法的若干改进进行了讨论。     

基于行为统计的全文搜索引擎排序算法

首先介绍了搜索引擎的基本概念,并对各种类别的搜索引擎作了简单的介绍;接着介绍了全文搜索引擎的各方面技术以及排序技术对于全文搜索引擎的重要性,然后分别介绍了当前两种重要的排序算法：PageRank排序和HilITop排序,并根据这两种排序算法提出基于行为统计的排序算法,最后对基于行为统计的排序算法作出评价和总结。     

搜索引擎网页排序算法研究综述

网页排序技术在搜索引擎中有着重要作用,它在一定程度上决定了搜索引擎的质量。概括了网页排序算法,详细分析了目前已知的各种排序方法的基本思想和技术特点,并比较了它们的优缺点,最后指出了网页排序技术的发展思路。     

搜索引擎页面排序算法研究综述

系统地分析了现有的页面排序算法,指出了它们各自的优势和存在的不足,并指出不同算法在不同领域和场合所具有的优势。建立专业搜索引擎是提高搜索准确性和性能的有效途径。通过网格技术将各种专业搜索引擎集成在一起,形成一个基于网格的搜索引擎,从而更好地满足不同背景不同偏好的用户需求。     

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。     

基于页面分块的网页排序算法：BHITS

介绍大型搜索引擎应用的主流网页排序算法,改进其中的HITSS算法,提出一种基于网页分块技术的BHITS算法。BHITS算法通过对分好的页面板块进行主题标定,根据待采集信息的主题为不同主题的板块设定不同的权值实现相关度判定,在保持算法高效率的前提下,提高了算法区分链接重要性的能力。与相关算法的对比实验结果表明,BHITS算法网页排序的准确率明显优于其他算法。     

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。     

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。     

PageRank算法研究

深入剖析了著名搜索引擎Google的关键技术PageRank算法,介绍分析了该算法的当前发展现状。并针对PageRank算法容易出现主题漂移现象,利用提出的二阶相似度改进算法。实验表明,改进的算法有利于减少主题漂移现象,提高用户对检索结果的满意度。     

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。     

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。     

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。     

基于PageRank值的文本相似度改进模型

相似度计算的质量对于搜索引擎的速度和准确率有着很大的影响。本文提出了基于PageRank值的文本相似度改进模型（BPVSM）,以PageRank值对文本分类,在计算文本相似度时考虑不同类别的信息差异。对1370条信息进行检索,用改进后的模型对检索结果进行重排序。实验表明,改进后的模型可以提高检索的准确率。