基于Web页面平均质量的Web搜索模型和优化算法

• 作者: 付国瑜 黄贤英
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 搜索引擎 Web搜索 遗传算法 克隆选择算法 量子计算
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 1114-1116
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3686字
• 语种: 中文

摘要

针对Web搜索引擎的特点,提出了一种基于量子遗传克隆挖掘(QGCMA)的搜索策略.该算法将用户的查询描述为Web页面的平均质量,并通过克隆,变异,交叉的操作获取具有高亲和度的抗体(Web页面).通过实验结果分析得出,在Web搜索中该方法比标准的遗传算法(GA)具有较明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄贤英	重庆工学院计算机科学与工程学院	37	369	12.0	17.0
2	付国瑜	重庆工学院计算机科学与工程学院	15	77	3.0	8.0