基于用户行为与页面分析的改进PageRank算法

• 作者: 任国盛 王旭阳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 权威因子 时间因子 主题漂移 转移概率 PR值
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 164-168
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.030

摘要

在经典PageRank算法中,页面的转移概率平均分配到链出页面,由于新网页的链接较少,其PR值普遍较低.经典PageRank算法通过链接计算PR值,未考虑到网页的内容,存在主题漂移现象.针对上述问题,引入网页权威因子和时间因子,通过网页按关键字检索后被点击的次数进行统计,根据其在初始排序结果中的位置对网页的PR值进行迭代修正,返回一个新的排序结果并分析网页内容,采用改进的TD-IDF算法解决网页相关性,避免主题漂移现象.仿真实验结果表明,改进算法可以提高网页排名的质量,使相关度较高的网页通过人们的自主选择获得不同程度的加权,获得加权的网页在检索结果中的排名得到提升,从而提高用户需求网页的查准率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王旭阳	兰州理工大学计算机与通信学院	29	123	7.0	9.0
2	任国盛	兰州理工大学计算机与通信学院	2	11	1.0	2.0