基于文本分类的网页排序算法

随着web技术的发展,好的网页排序算法越来越重要。本文主要讨论了网页排序应当考虑的因素如网页更新时间等。在对这些因素进行分析之后,本文提出了一种基于文本分类的网页排序算法。这个算法能很好地优化查询结果,提高搜索引擎的性能。     

基于文本分类的网页排序算法

随着web技术的发展,好的网页排序算法越来越重要.本文主要讨论了网页排序应当考虑的因素如网页更新时间等.在对这些因素进行分析之后,本文提出了一种基于文本分类的网页排序算法.这个算法能很好地优化查询结果,提高搜索引擎的性能.     

基于网页链接与用户反馈的PageRank算法改进研究

在网页链接结构的排序算法PageRank的基础上,提出了一种改进的Bias PageRank(BPR)算法。为了提高用户对网页排序结果的满意度,该算法结合网页链接结构与用户反馈信息(点击率、最近一次点击时间等)进行综合分析,从而从网页设计与用户角度共同对网页PR值进行合理分配,以在一定程度上达到高质量网页尽量排序靠前、信息价值低的网页尽量下沉的目的。仿真实验表明,BPR算法在一定程度上改善了排序效果,提升了用户信息检索满意度。     

一种基于用户角色的综合网页排序算法

通过对网页用户角色的分析发现,传统的基于PageRank算法的搜索引擎结果排序欠佳,是因为其没有兼顾所有角色对网页重要性的评价。为此,提出一种结合了所有角色评价的综合网页排序算法——ComPageRank(CPR)算法和一种基于点击量分析的Click- throughRank(CTR)算法。实验结果表明,相比PageRank为代表的网页排序算法,CPR算法更全面、合理。     

一种自动分类的网页搜索排序算法

针对传统网页排序算法Okapi BM25通常会出现网页与查询关键词领域无关的领域漂移现象,以及改进算法需要人工建立领域向量的问题,提出了一种基于BM25和Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。该方法首先对网页文本进行数据预处理并利用词袋模型进行网页文本的向量表示,之后通过少量的网页数据来训练Softmax回归分类模型,来预测测试网页数据的类别分数,并与BM25信息检索的分数结合在一起,得到最终的网页排序结果。实验结果显示该检索算法无须人工建立领域向量,即可达到很好的网页排序结果。     

关于搜索引擎的中文分词与页面排序的研究

从搜索流程的分词和页面排序出发,由于中文分词比较复杂,鉴于正向最大分词算法和逆向最大分词算法的优缺点,提出基于正向最大和逆向最大匹配的双向匹配算法,该算法在一定程度提高了分词的准确性。页面排序也是影响用户搜索效率的一个重要因素,而网页相关度和网页的链接都是直接影响网页权值的重要因素,因而提出一种基于网页相关性的PageRank算法。新的页面排序算法既防治了页面漂移的可能性,也防治了全部依赖网页相关性的排序结果。     

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.     

基于链接分析的相关排序方法的研究和改进

搜索引擎的相关结果排序技术是信息检索技术发展中的关键问题,也是将来研究的热点问题之一.在分析传统的相关排序方法基础上,介绍了PageRank算法和HITS算法的核心技术,指出了PageRank算法忽视专业站点、对网页中的超链接评估不当之处,根据面向主题的思想,在重新计算链接对网页的影响的基础上,提出了一种新的关于链接技术的排序方法,并通过实验对该算法的性能进行分析评价.     

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。     

分布式网页排序算法及其传输模式分析

网页规模的飞速发展要求分布式网页排序技术的出现。在分析了分布式环境下网页划分的策略后;基于集中式PageRank,给出了适于开放系统的GroupPageRank算法;接着提出了两个分布式网页排序算法并给出了一些相关理论结果。同时还对传输模式进行了探讨,提出了具有良好扩展性的间接传输模式。最后在真实数据集上进行了实验,验证了实验的结果。     

一种基于网页质量的PageRank算法改进

随着Web技术的发展和Web上越来越多的各种信息,如何提供高质量、相关的查询结果成为当前Web搜索引擎的一个巨大挑战.PageRank和HITS是两个最重要的基于链接的排序算法并在商业搜索引擎中使用.然而,在PageRank算法中,每个网页的PR值被平均地分配到它所指向的所有网页,网页之间的质量差异被完全忽略.这样的算法很容易被当前的Web SPAM攻击.基于这样的认识,提出了一个关于PageRank算法的改进,称为Page Quality Based PageRank(QPR)算法.QPR算法动态地评估每个网页的质量,并根据网页的质量对每个网页的PR值做相应公平的分配.在多个不同特性的数据集上进行了全面的实验,实验结果显示,提出的QPR算法能大大提高查询结果的排序,并能有效减轻SPAM网页对查询结果的影响.     

Web2．0社区搜索模块排序算法的设计与实现

网页排序技术是搜索引擎的核心技术之一。描述Web2.0社区构建语义搜索的必要性,分析影响网页排序的因素,将搜索引擎的排序算法借鉴到基于Web2.0社区的搜索模块中,以改进的TF/IDF和PageRank算法为基础,在一个Web2.0开源社区开发平台上实现基于语义排序的搜索模块。测试结果表明,该排序算法具有内容定位精确、有效结果靠前的特点。     

加速评估算法:一种提高Web结构挖掘质量的新方法

利用Web结构挖掘可以找到Web上的高质量网页，它大大地提高了搜索引擎的检索精度,目前的Web结构挖掘算法是通过统计链接到每个页面的超链接的数量和源结点的质量对页面进行评估，基于统计链接数目的算法存在一个严重缺陷：页面评价两极分化，一些传统的高质量页面经常出现在Web检索结果的前面，而Web上新加入的高质量页面很难被用户找到,提出了加速评估算法以克服现有Web超链接分析中的不足，并通过搜索引擎平台对算法进行了测试和验证。     

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。     

一种基于标签的网页摘要方法

提出一种基于标签的网页摘要方法。根据优质用户和优质标签之间的相互加强关系,利用二分图排序算法对标签进行排序和打分,构建标签?-文档图,应用Manifold Ranking算法对句子按其重要性进行排序,将排序靠前的句子组成网页摘要。实验结果证明,该方法的摘要准确性有明显改进。     

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·     

一种基于社会性标注的网页排序算法

社会性标注作为一种新的资源管理和共享方式,吸引为数众多的用户参与其中,由此产生的大量社会性标注数据成为网页质量评价的一个新维度.文中研究如何利用社会性标注改进网页检索性能,提出一种有机结合网页和用户的查询相关性与互增强关系的网页排序算法.首先利用统计主题模型,使用相关标签为网页和用户建模,并计算查询相关性.然后利用二部图模型刻画网页和用户间的互增强关系,并使用相关标签与用户兴趣和网页内容的匹配度为互增强关系赋予权重.最后结合查询相关性和互增强关系,以迭代方式同时计算网页和用户的评分.实验结果表明,文中提出的检索模型和互增强模型能够有效地提高排序算法的性能.与目前的代表性算法相比,该算法在检索性能上有明显提高.     

Web页面主题相关性排序算法的研究

分析了Web页面主题的分布的特点,对经典的页面排序算法进行了探讨,提出了一种基于内容和超链接分析并结合用户点击行为的相关性排序算法。该算法考虑了超文本标记、锚文本、文本内容等对相关性的影响,引入动态比较矩阵来计算相应的权重系数,能够客观分析网页所包含的主题信息,使检索结果排序更合理。实验表明,该算法能有效提高查准率,较好地解决了主题的漂移现象,且具有较好的性能。     

搜索引擎PageRank算法的改进

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。