对搜索引擎中评分方法的研究

• 作者: 韩立新
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息检索 搜索引擎 数据挖掘 协同过滤
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 2094-2096
• 页数: 3页
• 分类号: TP391|TP393
• 字数: 3138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.11.039

摘要

针对搜索引擎评分较为困难的问题,文中提出了一种评分方法.该方法使用协同过滤技术,在同一兴趣组中各用户所提供的搜索结果集的基础上,采用文中提出的并行关联规则算法对各用户的局部有向图进行预处理,找出兴趣组中各成员都感兴趣的页面.然后对这些页面的内容和超链接附近出现的文本以及链接结构进行分析.计算权威页面和引导页面,以找到虽不包括在检索结果中,但相关的页面.此外,在对所获得的页面进行评价时,除考虑Web页自身的链接结构和兴趣组中查询用户对页面的评价,还考虑兴趣组中其它成员对页面的评价和所有成员对页面的使用情况等因素,从而使推荐给用户的页面排序更加合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩立新	河海大学计算机科学与技术系	47	272	9.0	15.0