【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的網(wǎng)頁(yè)排序算法中容易出現(xiàn)的忽略搜索結(jié)果主題相關(guān)性和主題漂移的問(wèn)題,提出了結(jié)合PCM聚類(lèi)算法的網(wǎng)頁(yè)排序,用來(lái)提高搜索結(jié)果中網(wǎng)頁(yè)主題的相關(guān)性并減少其主題漂移。首先,通過(guò)查詢(xún)某個(gè)主題,運(yùn)用隨機(jī)行走(RWM)的方法來(lái)計(jì)算兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)之間的對(duì)稱(chēng)社會(huì)距離(SSD);然后,用SSD和PCM聚類(lèi)算法對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行聚類(lèi),得到相關(guān)主題的各個(gè)社區(qū),通過(guò)計(jì)算得到各個(gè)社區(qū)中成員屬于該社區(qū)的概率表示;最后,根據(jù)各社區(qū)成員的概率和網(wǎng)頁(yè)的推薦度對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與PageRank算法相比,該算法搜索結(jié)果中網(wǎng)頁(yè)主題的相關(guān)程度更高;另外,由于是針對(duì)某個(gè)主題的排序,該算法減少了主題漂移。
[Abstract]:Aiming at the problem of ignoring the relevance and the topic drift of the search results which are easy to appear in the traditional webpage sorting algorithm, the webpage ordering combined with the PCM clustering algorithm is proposed, which is used for improving the relevance of the webpage topics in the search results and reducing the subject drift. First, the symmetric social distance (SSD) between the two web pages is calculated by querying a subject, using a random walk (RWM) method, then clustering the webpage with the SSD and the PCM clustering algorithm to obtain various communities of the related topic, And finally, the webpage is sorted according to the probability of each community member and the recommendation degree of the webpage. The experimental results show that, compared with the PageRank algorithm, the relative degree of the webpage theme in the algorithm search results is higher; in addition, the algorithm reduces the topic drift due to the ordering of a certain topic.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：江西省教育廳科技資助項(xiàng)目(GJJ11463)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2454678