發(fā)布時(shí)間：2016-10-20 08:23

  本文關(guān)鍵詞：基于Web挖掘的智能門戶搜索引擎的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《重慶交通大學(xué)》 2010年

一種基于相似度值的向量空間投影HITS算法

劉迪慧  

【摘要】： 互聯(lián)網(wǎng)是現(xiàn)代社會(huì)人們交流信息、共享資源的主要途徑。作為搜索信息的重要平臺(tái),互聯(lián)網(wǎng)所具有的海量數(shù)據(jù)、異構(gòu)性、半結(jié)構(gòu)性、極強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性、用戶多樣性等特點(diǎn)卻給Web資源的挖掘帶來了相當(dāng)大的難度。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已不適用于日新月異的互聯(lián)網(wǎng),Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。 搜索引擎是人們查找網(wǎng)絡(luò)信息的重要工具,它應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以幫助人們獲取到需求的信息。目前有多種搜索引擎算法,但是大多數(shù)算法是對Web頁面的文本內(nèi)容進(jìn)行挖掘,檢索結(jié)果集過于龐大,用戶難以快速地獲取到自己所需求的信息,這是困擾人們高效利用信息資源的一項(xiàng)急待解決的難題。 近幾年,超鏈接分析的引入和應(yīng)用為解決這項(xiàng)難題提供了一條嶄新的思路,因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)鏈接結(jié)構(gòu)包含了大量潛在的推薦規(guī)律,根據(jù)這些規(guī)律能夠推斷出許多Web文檔內(nèi)容所不包含的資源,Web結(jié)構(gòu)挖掘成為了Web數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要研究方向。HITS(Hyperlink Induced Topic Search)算法正是在傳統(tǒng)搜索引擎查詢結(jié)果的基礎(chǔ)上分析鏈接結(jié)構(gòu),對Web數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。 本文主要是關(guān)于HITS算法的研究,此算法是一種應(yīng)用較為廣泛的Web結(jié)構(gòu)挖掘算法,主要應(yīng)用在搜索引擎的Web頁面結(jié)果集排序中。本文首先介紹了Web數(shù)據(jù)挖掘及其分類,對于其重點(diǎn)研究方向——Web結(jié)構(gòu)挖掘的典型算法進(jìn)行了歸納,然后深入研究了HITS算法,并對其原理進(jìn)行了詳細(xì)地描述。在對HITS算法及其改進(jìn)算法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于相似度值的向量空間投影HITS改進(jìn)算法,在傳統(tǒng)HITS算法的基礎(chǔ)上作出了以下三個(gè)方面的改進(jìn)： 1)精簡基集。傳統(tǒng)HITS算法在根集擴(kuò)展為基集階段引入了大量頁面,但是其中包含大量同域內(nèi)的Web頁面和廣告鏈接,它們之間的超鏈接一般僅用于導(dǎo)航目的,不具備參考價(jià)值。本文改進(jìn)的HITS算法對基集進(jìn)行精簡,對同域內(nèi)的Web頁面和無關(guān)頁面進(jìn)行判斷,予以刪除,大大節(jié)約了算法的運(yùn)算開銷； 2)獲取搜索引擎返回的相似度值�？紤]到傳統(tǒng)搜索引擎爬取Web頁面后將文本內(nèi)容和查詢主題表示成詞條特征向量,然后通過計(jì)算向量的點(diǎn)積來獲得兩者的相似度值,并隨著結(jié)果集同時(shí)返回給用戶,因此采用這些易獲取的相似度值來計(jì)算超鏈接與用戶查詢主題的相關(guān)性,不僅可以提高算法區(qū)分鏈接重要性的能力,同時(shí)還避免了重復(fù)對頁面文本內(nèi)容進(jìn)行分析,節(jié)省了系統(tǒng)開銷。 3)基于相似度值的空間向量投影方法。將每一特征向量在權(quán)威性高的基于相似度值的子空間上進(jìn)行投影,返回的頁面結(jié)果集與相似度值高的頁面集鏈接最為密切,在不增加計(jì)算開銷的前提下有效地抑制了HITS算法的主題漂移現(xiàn)象。 本文還設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)用于驗(yàn)證基于相似度值的向量空間投影HITS算法的可行性和有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的HITS改進(jìn)算法在運(yùn)算開銷、權(quán)威頁面主題相關(guān)性以及中心頁面主題相關(guān)性等方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)HITS算法,并且可以有效地抑制主題偏移現(xiàn)象,使得用戶查詢質(zhì)量得到了明顯的提高。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

摘要4-6

ABSTRACT6-10

第一章 緒論10-17

1.1 課題研究背景10-11

1.2 互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的發(fā)展現(xiàn)狀11-13

1.3 Web數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀13-15

1.4 本文主要研究內(nèi)容及意義15-16

1.5 本文的章節(jié)安排16-17

第二章 Web數(shù)據(jù)挖掘及其經(jīng)典算法理論17-29

2.1 Web數(shù)據(jù)挖掘概述17-18

2.2 Web數(shù)據(jù)挖掘流程18-19

2.3 Web數(shù)據(jù)挖掘的分類19-25

2.3.1 Web內(nèi)容挖掘20-23

2.3.2 Web結(jié)構(gòu)挖掘23-24

2.3.3 Web使用記錄挖掘24-25

2.4 Web結(jié)構(gòu)挖掘典型算法25-27

2.4.1 PageRank算法25-27

2.4.2 HITS算法27

2.5 Web數(shù)據(jù)挖掘在搜索引擎中的應(yīng)用27-28

2.6 本章小結(jié)28-29

第三章 HITS算法及其改進(jìn)算法研究29-40

3.1 HITS算法的提出29-30

3.2 HITS算法的基本思想30-35

3.3 HITS算法存在的問題35-37

3.4 現(xiàn)有的HITS改進(jìn)算法37-39

3.4.1 引入VSM思想的HITS改進(jìn)算法37-38

3.4.2 Average算法和Sim算法38

3.4.3 根集空間向量投影算法38-39

3.5 本章小結(jié)39-40

第四章 基于相似度值的向量空間投影HITS算法40-47

4.1 相似度值的引入40-42

4.2 構(gòu)造基于相似度值的子空間42-43

4.3 對基于相似度值的子空間進(jìn)行投影43

4.4 基于相似度值的向量空間投影HITS算法流程43-45

4.4.1 基集的精簡44-45

4.4.2 鄰接矩陣的賦值45

4.4.3 子向量空間投影45

4.5 本章小結(jié)45-47

第五章 實(shí)驗(yàn)與評價(jià)47-61

5.1 評價(jià)方法47

5.2 實(shí)驗(yàn)方案47-50

5.3 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)50-53

5.3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)框架50

5.3.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)50-53

5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-58

5.4.1 傳統(tǒng)HITS算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-56

5.4.2 基于相似度值的向量空間投影HITS算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56-58

5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果綜合評價(jià)58-60

5.5.1 HITS算法改進(jìn)前后基集的比較58

5.5.2 HITS算法改進(jìn)前后權(quán)威頁面主題相關(guān)性的比較58-59

5.5.3 HITS算法改進(jìn)前后中心頁面主題相關(guān)性的比較59-60

5.6 本章小結(jié)60-61

第六章 結(jié)論與展望61-63

6.1 結(jié)論61-62

6.2 展望62-63

致謝63-64

參考文獻(xiàn)64-67

在學(xué)期間發(fā)表的論著及取得的科研成果67

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1 孫富春 李磊;[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

2 李開宇　黃建軍 田長春;[N];中國國防報(bào);2009年

3 華萊士;[N];國際金融報(bào);2003年

4 記者　晏燕;[N];科技日報(bào);2006年

5 □中國電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;[N];人民郵電;2006年

6 張立明;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2003年

7 中圣信息技術(shù)有限公司 李輝;[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2001年

8 田紅生;[N];中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào);2002年

9 王廣宇;[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2004年

10 周蓉蓉;[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 郭斯羽;動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘研究[D];浙江大學(xué);2002年

2 封毅;中醫(yī)藥知識(shí)發(fā)現(xiàn)可靠性研究[D];浙江大學(xué);2008年

3 佘春東;數(shù)據(jù)挖掘算法分析及其并行模式研究[D];電子科技大學(xué);2004年

4 孫麗;工藝知識(shí)管理及其若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];大連交通大學(xué);2005年

5 胡志坤;復(fù)雜有色金屬熔煉過程操作模式智能優(yōu)化方法研究[D];中南大學(xué);2005年

6 劉革平;基于數(shù)據(jù)挖掘的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)評價(jià)研究[D];西南師范大學(xué);2005年

7 劉寨華;基于臨床數(shù)據(jù)分析的病毒性心肌炎證候演變規(guī)律研究[D];黑龍江中醫(yī)藥大學(xué);2006年

8 王川;基因芯片數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)挖掘[D];中國科學(xué)院研究生院（上海生命科學(xué)研究院）;2004年

9 王濤;挖掘序列模式和結(jié)構(gòu)化模式的精簡集[D];華中科技大學(xué);2006年

10 李旭升;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型研究及其在信用評估中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉迪慧;一種基于相似度值的向量空間投影HITS算法[D];重慶交通大學(xué);2010年

2 廖賽恩;養(yǎng)生方數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)的研制[D];湖南中醫(yī)藥大學(xué);2010年

3 李坤然;數(shù)據(jù)挖掘在股市趨勢預(yù)測的應(yīng)用研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2008年

4 鄭宏;數(shù)據(jù)挖掘可視化技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2010年

5 杜金剛;數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶關(guān)系管理及數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營銷中的應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2010年

6 徐路;基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘算法的研究及其在實(shí)際中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2009年

7 梁小鷗;數(shù)據(jù)挖掘在高職教學(xué)管理中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年

8 王浩;數(shù)據(jù)挖掘在上海市職業(yè)能力考試院招錄考試優(yōu)化管理項(xiàng)目中的運(yùn)用研究[D];華東理工大學(xué);2012年

9 黎衛(wèi)英;數(shù)據(jù)挖掘在中職幼教課程改革中的應(yīng)用[D];福建師范大學(xué);2009年

10 張煜輝;數(shù)據(jù)挖掘和SPC在生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于Web挖掘的智能門戶搜索引擎的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：146588