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基于Web頁面平均質(zhì)量的Web搜索模型和優(yōu)化算法

發(fā)布時間:2018-03-02 20:19

  本文選題:搜索引擎 切入點:Web搜索 出處:《計算機應(yīng)用》2009年04期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對Web搜索引擎的特點,提出了一種基于量子遺傳克隆挖掘(QGCMA)的搜索策略。該算法將用戶的查詢描述為Web頁面的平均質(zhì)量,并通過克隆,變異,交叉的操作獲取具有高親和度的抗體(Web頁面)。通過實驗結(jié)果分析得出,在Web搜索中該方法比標準的遺傳算法(GA)具有較明顯的優(yōu)勢。
[Abstract]:According to the characteristics of Web search engine, a search strategy based on Quantum genetic Clone Mining (QGCMA) is proposed. Through the analysis of the experimental results, it is concluded that this method has obvious advantages over the standard genetic algorithm (GA) in Web search.
【作者單位】: 重慶工學(xué)院計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】:TP393.092

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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1 王磊;免疫進化計算理論及應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2001年

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本文編號:1558021


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