基于網(wǎng)頁主題相關度的搜索引擎排序算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)中的信息不斷快速增長,在龐大的互聯(lián)網(wǎng)中搜索自己所需要的信息,已經(jīng)成為大部分用戶經(jīng)常性的操作。由于網(wǎng)絡上的資源缺乏統(tǒng)一的規(guī)范,大量網(wǎng)頁的結構性、組織性比較差,并且包含的內(nèi)容涉及到廣泛的領域,搜索引擎返回給用戶的結果往往不能很好地滿足用戶的需要。
　　在研究分析了國內(nèi)外搜索引擎的發(fā)展背景的基礎上,對基于內(nèi)容的排序算法和基于鏈接的排序算法進行了深入的分析,并探討了國內(nèi)外現(xiàn)有的基于鏈接結構的改進算法,對其進行了歸納和總結。

2、>　　為了把符合用戶檢索需求的網(wǎng)頁更好的排在搜索結果的前面,得到較高的查準率,使其符合用戶的瀏覽習慣,針對現(xiàn)有基于鏈接結構的PageRank算法的特點和不足,基于網(wǎng)頁主題相關度的改進PageRank算法很好的解決了上述問題。這種改進算法通過引入網(wǎng)頁相關度的信息,改變了網(wǎng)頁之間PageRank值傳遞策略,從而提高算法的精確度。通過分析網(wǎng)頁內(nèi)容,提取出網(wǎng)頁中所有鏈接和與其相對應的錨文本,建立網(wǎng)頁鏈接庫,利用向量空間模型(VSM)計算鏈接錨文

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