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.     

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。     

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。     

基于网页链接和内容分析的改进PageRank算法

结合网页链接分析和网页内容相关性分析提出一种改进的PageRank算法EPR（Extended PageRank）,从分析网页内容相似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。算法为扩展PageRank提供了广阔的空间,并且实验证明,通过选择合适的参数EPR算法可以获得优于传统PageRank算法的排序结果。     

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。     

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。     

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。     

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。     

一种基于网页质量的PageRank算法改进分析

互联网信息的海量性一方面带给人们无穷的信息,另一方面也给人们的信息获取工作带来一定的困难。因而能够快捷高效地提供高质量的查询结果的互联网搜索引擎将受到大众的青睐。在网页搜索中,PageRank和hits是重要的基于链接的排序算法,在百度、谷歌等商业引擎中使用广泛。但在PageRank算法中也极存在一些问题,导致其容易受垃圾网页的攻击,不利于人们高质量地从互联网上获取信息,因此,有必要对PageRank算法进行改进,从而改善网页质量,提高信息获取的高效准确性。该文基于这样的背景对PageRank算法改进进行分析,以更好地实现信息的有效流通,让高质量的网页得到更多关注。     

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.     

Efficient hyperlink analysis using robust Proportionate Prestige Score in PageRank algorithm

Existing PageRank algorithm exploits the Hyperlink Structure of the web with uniform transition probability distribution to measure the relative importance of web pages. This paper proposes a novel method namely Proportionate Prestige Score (PPS) for prestige analysis. This proposed PPS method is purely based on the exact prestige of web pages, which is applicable to Initial Probability Distribution (IPD) matrix and Transition Probability Distribution (TPD) matrix. This proposed PPS method computes the single PageRank vector with non-uniform transition probability distribution, using the link structure of the web pages offline. This non-uniform transition probability distribution has efficiently overcome the dangling page problem than the existing PageRank algorithm. This paper provides benchmark analysis of ranking methods: PageRank and proposed PPS. These methods are tested with real social network data from three different domains: Social Circle:Facebook, Wikipedia vote network and Enron email network. The findings of this research work propose that the quality of the ranking has improved by using the proposed PPS method compared with the existing PageRank algorithm.     

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。     

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。     

基于层次分类的页面排序算法

提出了一个基于层次分类的搜索引擎页面排序算法。该算法通过对页面进行层次化分类进而计算页面之间相关性,根据相关性的不同,对来自不同页面的外部链接赋予不同的权重,从而更公正、有效地计算页面的PageRank值。层次分类体系更合理地反映了页面的自然属性,也为设计更为高效的页面分类算法提供了方便。该算法与PageRank在在线计算复杂度方面完全一样,是非查询关键词相关的算法,能够高效地完成在线搜索,具有良好的可伸缩性。     

基于PageRank和HITS的Web搜索

介绍了目前应用较为广泛的两种算法——PageRank算法和HITS算法。PageRank算法是基于用户随机的向前浏览网页的直觉知识,HITS算法考虑的是Authoritive网页和Hub网页间的加强关系。PageRank算法的基本思想是：如果一个页面被许多其他页面引用,则这个页面很可能是重要页面;一个页面尽管没有被多次引用,但被一个重要页面引用,那么这个页面很可能也是重要页面;一个页面的重要性被均分并传递到它所引用的页面。而HITS算法则专注于改善泛指主题检索的结果,通过一定的计算（迭代计算）方法以得到针对某个检索提问的最具价值的网页,即排名最高的authority。