异质信息网络下面向权威度的信息排序模型

• 作者: 陈云志
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 异质信息网络 MutualRank算法 权威度排序 PDRank算法 排序模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1307-0237

摘要

随着网络的持续发展，数据量以惊人的速度增长，冗余信息大量存在，同时数据间存在着复杂的关联关系，这使得现有的排序方法面临着严重的问题：信息冗余影响排序结果。基于异质信息网络，希望得到同时具有权威性、多样性的多目标排序模型。该模型将数据建模成一个异质信息网络，使用MutualRank通过直接在异质信息网络上的随机游走来更好地建模对象的权威度；使用PDRank融合各个对象的权威度及对象之间的多样性，最终能得到同时具备权威度及多样性的排序序列。该模型直接利用数据中的异质关联关系对对象的权威度进行建模，解决了数据冗余的问题。通过实验证明了MutualRank对于权威度的学习效果优于传统的PageRank，同时基于两阶段排序模型得到的排序结果也优于已有的基准方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈云志		21	23	3.0	4.0