基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略研究

• 作者: 李元香 沈显君 童亚拉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络蜘蛛 Web社区 动力粒子群 立即价值 未来价值
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1374-1377
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.05.028

摘要

传统的基于单一价值评价的网络蜘蛛搜索策略存在主题漂移,不能有效利用链接结构信息,容易迷失方向,过于依赖关键词集等不足.提出一种基于动力粒子群算法的启发式网络蜘蛛搜索算法,新算法充分考虑Web站点信息资源分布的特点,给合了两类评价标准的优势,根据实际的搜索情况,在线调整两种价值的权重,具有自适应性.实验表明,新算法具有较高的查全率和查准率,能较好地解决现存问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李元香	武汉大学软件工程国家重点实验室	148	1685	22.0	34.0
2	童亚拉	武汉大学计算机学院	46	106	5.0	8.0
4	沈显君	华中师范大学计算机科学系	17	133	5.0	11.0