【摘要】：21世紀(jì)是信息化的世紀(jì)，而搜索引擎正是處理海量信息的有效工具。搜索引擎技術(shù)應(yīng)用中的排序技術(shù)又是各種技術(shù)難點(diǎn)中的重中之重，如何進(jìn)行排序是各界人士研究的熱點(diǎn)之一。Google搜索引擎便是依靠其性能極佳的PageRank排序算法屹立于廣大搜索引擎之巔。然而隨著信息海量化的增加，智能化的不斷發(fā)展，僅僅依靠現(xiàn)有的排序技術(shù)已難以滿足人們的要求，人們迫切需要更加符合時(shí)代要求的排序算法的出現(xiàn)。 本文正是基于這樣的現(xiàn)狀，，首先介紹了基于鏈接排序的PageRank算法和基于內(nèi)容排序的一種文本引用算法；然后利用馬爾科夫鏈的相關(guān)知識(shí)提出了基于時(shí)間反饋的修正后的PageRank算法和將文本引用的思想引入到基于奇異值分解原理的隱性語義索引的方法中來；緊接著借鑒百度的思想將基于鏈接排序與基于內(nèi)容排序的方法融合起來；最后利用多目標(biāo)決策的相關(guān)知識(shí)給出了評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合本文所探討的算法給出了最終的評(píng)價(jià)。
【圖文】：

這樣可以得到訓(xùn)練過程中誤差的變化圖，如圖 5.2 所示。檢驗(yàn)樣本預(yù)測(cè)值誤差delta2=1.0e-0.05*[0.0101,-1.1204,-0.2108,-0.1216;-0.0115,-0.0678,-0.1897,-0.1051] 。預(yù)測(cè)曲線與真實(shí)數(shù)據(jù)圖，如圖 5.3 所示，兩者十分吻合，可見預(yù)測(cè)效果是相當(dāng)好的

預(yù)測(cè)曲線與真實(shí)數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.3;O211.62

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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本文編號(hào)：2583759