發(fā)布時(shí)間：2022-10-22 17:50

　　針對(duì)經(jīng)典的PageRank算法存在的偏重歷史網(wǎng)頁、主題漂移、平分網(wǎng)頁鏈接權(quán)重等缺陷,引入了向量空間模型和信息論中的信息熵,提出一種改進(jìn)的PRKE算法。該算法用表征網(wǎng)頁特征的關(guān)鍵詞構(gòu)成的向量來表示網(wǎng)頁,用關(guān)鍵詞在網(wǎng)頁中所占的權(quán)重作為向量中各個(gè)分量的權(quán)值;對(duì)已存在的網(wǎng)頁采用K-means聚類算法進(jìn)行聚類,以信息熵的形式表征各個(gè)簇的權(quán)值,完成對(duì)網(wǎng)頁的宏觀排序;融入了時(shí)間因子和主題相關(guān)度等參數(shù),完成對(duì)網(wǎng)頁的微觀排序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的PRKE算法相對(duì)于經(jīng)典的PageRank算法在首頁命中率、檢索準(zhǔn)確性等方面獲得了較大的提高。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖１聚類簇構(gòu)建決策樹架構(gòu)

圖２頁面反向鏈接

圖３ＰＲＫＥ算法與經(jīng)典ＰａｇｅＲａｎｋ算法首頁命中率比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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