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基于多权重因子的PageRank算法改进_温韬
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2017-03-08
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基于多权重因子的PageRank算法改进_温韬
Google 将 Web 挖掘技术引入搜索引擎并提出 PageRank 算法，其搜索精度远高于以往的搜索引擎，在商业应用方面获得巨大成功。另一方面，PageRank 算法固有的缺陷日益暴露，许多学者对 PageRank 算法进行了改进， 例如： 针对主题特征无关性问题， Taher Haveliwala 提出一种主题敏感算法;针对忽视域的价值问题 Bharat 提出 HillTop 算法; 针对歧视新网页的问题焦金涛提出了 PRT 算法，该算法加入时间权值，量化标准是 spider 抓取页面时间和网页发布时间的天数差，PRT 得分与时间权值成反比; 张芳提出分析用户行为来关注用户兴趣度， 王德广等人则提出使用 Web 日志文件的 time-taken 字段来量化用户行为。以上改进虽都有效提高了搜索质量， 但焦金涛的改进虽考虑新网页歧视问题，改进算法却未能考虑 spider 的访问周期，张芳的用户行为分析未能够做出具体量化， 王德广等人则只单考虑用户浏览时间因素。本文通过对 PageRank 算法的研究，借鉴前人思想，提出一种结合时间特性、语言结构分析、用户行为分析为一体的 PageRank 改进算法 TWPR。
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