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摘要:
随着互联网的快速发展,网页数量呈现爆炸式增长,其中充斥着大量内容相似的或低质量的网页.对于搜索引擎来讲,索引这样的网页对于检索效果并没有显著作用,反而增加了搜索引擎索引和检索的负担.提出一种用于海量网页数据中构建搜索引擎的索引网页集合的网页选取算法.一方面使用基于内容签名的聚类算法对网页进行滤重,压缩索引集合的规模;另一方面融合了网页维度和用户维度的多种特征来保证索引集合的网页质量.相关实验表明,使用该选取算法得到的索引网页集合的规模只有整个网页集合的约1/3,并且能够覆盖绝大多数的用户点击,可以满足实际用户需求.
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文献信息
篇名 搜索引擎索引网页集合选取方法研究
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 搜索引擎 内容签名 文本聚类 机器学习 线性回归模型
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 信息检索与推荐
研究方向 页码范围 2239-2247
页数 9页 分类号 TP391.3
字数 8201字 语种 中文
DOI 10.7544/issn1000-1239.2014.20130340
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李智超 1 12 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
搜索引擎
内容签名
文本聚类
机器学习
线性回归模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
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35
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