【摘要】：通過將研究分解成三個子任務(wù),對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)從運(yùn)用PageRank與TrustRank剔除作弊網(wǎng)頁開始;借助結(jié)合網(wǎng)頁間主題相關(guān)度、時間差以及在線評論比例的權(quán)重的TC-PageRank算法,提煉與產(chǎn)品主題高度相關(guān)并包含大量在線評論數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁集;最后考慮了網(wǎng)頁與產(chǎn)品主題的相似度以及網(wǎng)頁的鏈接增幅對網(wǎng)頁權(quán)威性的影響,運(yùn)用改進(jìn)的HITS算法,確定在線評論分析數(shù)據(jù)來源的權(quán)威網(wǎng)頁集;而基于MapReduce的矩陣分塊運(yùn)算,降低了算法時空的復(fù)雜度。并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性與準(zhǔn)確性。
[Abstract]:By decomposing the research into three sub-tasks, the network data is removed from cheating pages by using PageRank and TrustRank, and the TC-PageRank algorithm which combines the weight of topic correlation, time difference and the proportion of online comments between web pages is used. Finally, considering the influence of the similarity between web page and product theme and the increase of web page link on the authority of the web page, the improved HITS algorithm is used to extract the web pages which are highly related to the product theme and contain a lot of online comment data. The authoritative web page set of online comment analysis data source is determined, and the matrix block operation based on MapReduce reduces the complexity of algorithm space and time. The feasibility and accuracy of the method are verified by simulation experiments.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71302087) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYZZ_0287)
【分類號】：TP393.092;TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2250666