【摘要】：為改善傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)排序算法在網(wǎng)頁(yè)排序過(guò)程中存在的忽略用戶(hù)興趣和網(wǎng)頁(yè)欺詐等不足,提出一種基于用戶(hù)反饋特征聚合的網(wǎng)頁(yè)排序算法AFPR。通過(guò)Web用戶(hù)反饋特征聚合,將不同的用戶(hù)反饋特征聚合為一類(lèi),綜合考慮用戶(hù)對(duì)網(wǎng)頁(yè)的有效點(diǎn)擊率、最近訪(fǎng)問(wèn)頻率、網(wǎng)頁(yè)有效瀏覽時(shí)間等因素,將聚類(lèi)結(jié)果以網(wǎng)頁(yè)用戶(hù)興趣反饋特征依賴(lài)因子形式融入到傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)排序算法中。仿真實(shí)驗(yàn)表明,AFPR算法能夠在一定程度上改善排序質(zhì)量,提升用戶(hù)信息檢索的滿(mǎn)意度。
[Abstract]:In order to improve the shortcomings of traditional web page sorting algorithm, such as neglecting user interest and web page fraud in the process of web page sorting, a web page sorting algorithm AFPR. based on user feedback feature aggregation is proposed. Through Web user feedback feature aggregation, different user feedback features are aggregated into one class. Considering the effective click rate, recent visit frequency, web page effective browsing time and other factors, the clustering results are integrated into the traditional web page sorting algorithm in the form of user interest feedback feature dependence factor. The simulation results show that the AFPR algorithm can improve the sorting quality and improve the satisfaction of user information retrieval to a certain extent.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;TP393.092

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本文編號(hào)：2522089