一种基于P2P网络的分布式PageRank算法

随着网页数量的快速增长,集中式的网络搜索引擎已经不能在性能上满足需求.为此提出了一种新的基于P2P网络的分布式PageRank算法.该算法引入了间接消息发送机制来降低存在于各个网络结点之间的网络拥塞.同时讨论了该算法的收敛时间和带宽消耗.实验证明该算法提供了新的方式能在提高精确度的基础上降低通信量.     

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。     

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。     

一种改进PageRank的新方法

PageRank是Web主题检索最成功的算法之一,但它同时也存在一些问题。PageRank算法仅仅考虑了Web的链接结构,并没有考虑链接所携带的内容信息。针对这种情况,本文提出了根据链接临近文本信息对PageRank进行主题矫正计算的方案,最终使用PageRank与主题矫正值的和替换整最初的PageRank。模拟实验结果表明,改进后的算法可以提高PageRank算法的查全率。     

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。     

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。     

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。     

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。     

搜索引擎PageRank算法研究

在研究搜索引擎关键技术的基础上,深入细致地剖析了著名搜索引擎Google的链接分析排名算法PageRank算法,解说其运行原理并给出改进算法.在此基础上指出PageRank算法存在的缺陷,从而针对性地提出了优化方案,实验结果表明,改进的算法有利于提高算法的运行效率,提高用户对检索结果的查准率.     

PageRank算法的优化和改进

在PageRank算法中是使用乘幂法对网络链接图的Markov矩阵进行迭代计算,利用迭代矩阵A=[CP+（1-c）E]^T中Google矩阵P的稀疏性,优化每次迭代的计算量并且减少空间存储量。在乘幂法证明理论基础上,提出了一种修正的外推方法称为线性外推法,并且利用Google矩阵的第二特征值的性质,使得在乘幂法的计算过程中达到快速收敛。从而在不增加空间存储的基础上缩短计算时间。最后结合实际数据测试,说明理论推导的结果达到了良好的实际使用效果。     

改进的非平均传递权值PageRank算法

为了有效提高搜索引擎对搜索结果排序的精确性,通过对传统PageRank算法分析,针对父页面平均传递页面权值给它所链接子页面及只考虑其直接链接页面的不足,提出基于深2度页面链接与内容和主题相关性分析的一种父页面非平均传递权值的PageRank算法.该算法有效地解决了搜索引擎对排序结果的权威性要求和相关性要求,使搜索结果排序更符合不同网页浏览者的需求,同时也为进一步扩展PageRank算法提供了新的空间.实验结果表明,改进后的算法可以获得优于传统算法搜索精确度.     

领域相关自适应的PageRank算法搜索策略

针对Web链接结构模型的特点,提出了一种新的基于领域相关可自适应的PageRank算法。实验结果表明,改进后的算法有效节约了CPU资源,缩短了计算时间,同时较好地解决了主题漂移现象。     

新的PageRank优化算法

为了克服PageRank在搜索过程中重复性地把当前受欢迎的网页放在搜索结果的首要位置,而不受欢迎的网页被大多数用户忽略的问题,采用了一种改进的评估函数及有效的用户模型,获得了一个新的PageRank优化算法。实验结果表明,该算法达到了较好的公平性。     

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。     

PageRank算法研究

简要分析了PageRank算法的思想及其不足,对国内外研究工作者的改进算法进行了分类,比较了它们的优缺点。对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。     

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.     

基于PageRank算法的搜索引擎优化策略

在介绍Google等搜索引擎最常用的PageRank搜索结果排名算法的基础上，详细阐述了各种网页链接结构对基于PageRank算法的网站搜索引擎排名结果可能产生的影响，并分析了实际应用中网站针对PageRank算法的各种优化策略，讨论了各自的优点。     

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。     

基于MapReduce的PageRank算法优化研究

为了提高PageRank算法的计算效率, 提出了基于块结构划分的方法, 将网页之间的链接关系转换成网络块间的关系, 减少了map和reduce操作的调用次数, 降低了I/O传输造成的开销, 提高计算的效率。实验证明, 该方法具有一定的优越性。