基于改进PageRank的情报主题相关度预测策略

选择恰当的情报主题相关度预测策略,控制采集情报质量为企业的决策提供正确有效的素材是面向主题的情报采集的核心技术之一。单一依靠文本或链接的情报主题相关度预测策略,不能准确有效地预测待爬网页的价值。该文提出一种基于主题的PageRank算法—Focused PageRank算法来计算网页URL优先级。该方法考虑了页面内容的主题相关度以提高抓取页面的质量,通过网页链接关系预测网页的重要度以提高情报采集的覆盖率。从而提高情报采集的速度和效率,实现不同情报主题下页面URL优先级排序,适应企业竞争情报系统对多主题情报信息的采集。     

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。     

一种基于 PageRank 的微博用户影响度评估算法

微博已成为主流的在线社交网络平台,用户的影响力已成为衡量用户价值的一个重要指标。本文基于PageRank算法,通过分析用户之间的兴趣相似度、相对发帖活跃度、相互反馈互动程度来计算一个用户对其所关注的用户的关注程度,提出一个能够评估用户在微博上实际影响度WeiboRank算法。实验数据分析表明,该算法得到的用户影响度值能较客观地反映用户在其所处的虚拟社交网络中的实际影响度。     

基于用户行为的改进PageRank影响力算法

PageRank算法在计算用户影响力方面只考虑用户间的跟随关系,导致计算结果准确性低下。为此,提出一种将用户行为因素与PageRank算法相结合的URank算法。利用网络中用户发布信息的转发率、评论率以及是否认证等行为因素,综合用户自身质量与追随者质量,得到用户影响力。基于SIR传播模型的实验结果表明,URank算法在计算准确性方面优于PageRank算法。     

微博环境下基于用户行为与主题相似度的改进PageRank算法

针对传统PageRank算法存在主题漂移、网页权值均分等问题,提出一种改进的PageRank算法。为提高用户查询效率和搜索质量,结合时间反馈因子对用户转发、用户评论和微博提及行为进行综合分析,采用统计分析方法对用户行为在微博用户影响力排序中的贡献进行度量,并利用改进的TF-IDF算法计算主题相似度权值使用户能够选择相关度较高的网页,从而获得相对应的PageRank权值。实验结果表明,与微博常用排序算法相比,改进PageRank算法具有更好的用户影响力排序效果。     

基于用户反馈与主题关联度的网页排序算法改进

针对传统PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣及偏向旧网页的问题,提出一种基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法。该算法为了更好满足用户的检索需求,利用用户对链接的点击量、链接结构及网页浏览时间来构成用户反馈因子,同时结合网页内容的主题关联度因子,共同对网页PR值进行适当修正与合理分配。为了改善网页排序的效果,算法通过添加时间相关因子,对新网页作出一定补偿,使得新网页一定程度上浮,旧网页下沉。实验结果表明,所提算法在相同实验环境下,相对于传统PageRank算法,提升了用户搜索满意度平均值约2.1%,达到了优化网页排序效果的预期研究目标。     

基于用户行为的PageRank算法

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。但它只考虑了网页的具体内容和超链接信息,忽略了网页的用户应用信息。在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于网页更新率和用户行为分析的PageRank算法。实验表明。所提出的算法能较好地改进搜索结果的精确度。     

基于主题相似度改进的PageRank算法研究

用户通过检索平台能获得大量信息,但搜索结果往往会出现主题漂移、偏重旧网页的现象,不能满足用户实际需求.为改善这种现象,提出了一种改进的PageRank算法.该算法采用BM25相似度算法对主题相似度进行计算,根据相似度评分来赋予不同的影响权重,可以提相似度高的网页的排名;利用网页在搜索引擎周期内被搜索到的次数来表示网页存...     

基于PageRank的微博用户影响力算法研究

随着Web技术的发展,微博已经成为最受欢迎的社交平台之一了。在中国,微博用户规模已经达到了2.42亿。微博用户影响力计算对社会信息在微博里面有效传播,正确传播,健康传播有着非常重要的意义。本文以新浪微博数据为实验的对象,通过改进传统的PageRank模型,提出了的新型用户影响力排名算法---MBUI-Rank(Micro-Blog User Influence Rank)算法。在考虑传统PageRank方法的用户链接关系的同时,MBUI-Rank算法还考虑到微博用户自身行为活动,构建用户对微博的影响的动态挖掘模型。实验结果表明,MBUI-Rank算法与传统的PageRank算法相比,可以更加真实有效地反映微博用户的实际影响力。     

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。     

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。     

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。     

基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法研究

传统协同过滤算法中,随着用户和商品数量的日益增多,用户-项目评分矩阵越来越稀疏。针对这一问题,提出了一种基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法。该算法将用户评论和遗忘曲线引入传统协同过滤算法中,将评论文本作为商品特征描述文本,使用主题模型计算商品主题特征,引入艾宾浩斯遗忘曲线来协同计算用户的评论分布及评论相似度。将用户评论相似度和用户评分相似度相结合,以得到最终的用户相似度,进而对商品评分进行预测。对网络爬取的真实数据进行验证,结果显示该算法能够在稀疏数据集上获得较好的推荐结果。     

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。     

构建微博用户兴趣模型的主题模型的分析

分析了不同的主题模型,通过实验比较了3种主题模型构建的微博用户兴趣模型的性能。实验结果表明:TwitterLDA适用于新文档或新用户的预测,AuthorLDA产生的主题具有较高的区分度,而UserLDA和AuthorLDA能更好地反映出用户的社交网络关系。上述工作为进一步研究主题模型如何应用于微博的个性化信息推荐、情感分析和话题检测与跟踪等文本挖掘应用奠定了基础。     

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。     

PageRank算法研究综述

网页排序是搜索引擎的关键技术之一。介绍了著名的PageRank算法,针对其存在主题漂移、偏重旧网页等不足,分析了各种改进算法的基本思想和技术特点,希望为以后的研究工作提供基础性支持。