基于用户反馈的搜索引擎排名算法

以Web 2.0中用户行为作为研究对象,通过发掘用户反馈方式,提出用户反馈分值的概念,对用户反馈影响搜索结果排名的具体方法以及相应实现进行研究,提出了一种基于神经网络的网页排序算法。该算法引入BP神经网络模型,根据用户反馈分值选择样本训练神经网络。将传统搜索结果输入到经过训练的神经网络进行计算,根据计算出的结果所表示的网页相关性强弱判断后进行二次排序。该算法利用了神经网络具有的模式识别能力,有效地将用户反馈和搜索引擎结合起来,使得搜索结果更加符合用户的搜索要求。     

一种基于用户标记的搜索结果排序算法

随着计算机网络的快速发展,网络上的信息量也日益纷繁复杂.如何准确、快速地帮助人们从海量网络数据中获取所需信息,这是目前搜索引擎首要解决的问题,为此,各种搜索排序算法应运而生.但是目前,网页信息的表达形式都十分简单,用户描述查询的形式更是十分简单,这就造成了在判断网页内容与用户查询相关性时十分困难.首先对现有的搜索引擎排序算法进行了分类总结,分析它们的优缺点.然后提出了一种基于用户反馈的语义标记的新方法,最后采用多种评估方法与Google搜索结果进行对比分析.实验结果表明,利用该方法所得到的排序结果比Google的排序结果更接近用户需求.     

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。     

个性化元搜索引擎的研究与设计

随着Web信息的快速增长和人们对信息检索质量要求的提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求. 本文提出了一种个性化元搜索引擎模型.个性化是指模型可以针对不同的用户建立不同的用户兴趣模型,然后根据用户兴趣,模型对搜索结果进行过滤、重排序处理,使得显示给用户的搜索结果更具有针对性.本文阐述了各主要功能模块工作原理,并详细介绍了根据用户兴趣模型对搜索结果进行排序的算法,实验表明该算法能够有效地提高用户的检索质量.     

基于网页聚类的搜索结果优化算法研究

针对目前搜索引擎搜索结果中普遍存在大量重复网页的现象,提出了一种基于聚类算法DBSCAN的搜索结果优化算法.该算法选取源搜索结果中排名靠前的部分网页,对这部分网页根据网页相似度进行DBSCAN聚类,最大限度剔除冗余网页,实现搜索结果的优化.实验结果表明本算法可以提高搜索结果的全面性和准确性,提升用户使用搜索引擎的满意度.     

弱链接文档搜索引擎研究

聚类技术能将大规模数据按照数据的相似性划分成用户可迅速理解的簇．从而使用户更快地了解大量文档中所包含的内容。因此．聚类技术成为搜索引擎中不可或缺的部分和研究热点。Web上的AJAX应用和PowerPoint文件等弱链接文档由于缺乏足够的超链接信息,导致搜索该类文档时．排序结果不佳。针对该问题．给出一个弱链接文档的搜索引擎框架,并重点描述一个基于网页搜索结果的弱链接文档排序算法．基于聚类的弱链接文档排序算法利用聚类算法从高质量的网页搜索结果中提取与查询相关的主题．并根据主题的相关网页的排名确定该主题的重要性．根据识别的带权重的主题计算弱链接文档的排序值。实验结果表明该算法能够为弱链接文档产生较好的排序结果．     

针对小文本的Web数据挖掘技术及其应用

现有搜索引擎技术返回给用户的信息太多太杂,为此提出一种针对小文本的基于近似网页聚类算法的Web文本数据挖掘技术,该技术根据用户的兴趣程度形成词汇库,利用模糊聚类方法获得分词词典组,采用MD5算法去除重复页面,采用近似网页聚类算法对剩余页面聚类,并用马尔可夫Web序列挖掘算法对聚类结果排序,从而提供用户感兴趣的网页簇序列,使用户可以迅速找到感兴趣的页面。实验证明该算法在保证查全率和查准率的基础上大大提高了搜索效率。由于是针对小文本的数据挖掘,所研究的算法时间和空间复杂度都不高,因此有望成为一种实用、有效的信息检索技术。     

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。     

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...