本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)頁(yè)排名的其他鏈接方法的研究

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【摘要】：目前針對(duì)主要的排名算法PageRank和HITS的研究與應(yīng)用較廣泛,同時(shí),其它排名算法也逐漸得到了研究者的重視。文中將對(duì)其它排名算法中的SALSA和TrafficRank進(jìn)行研究。文中首先對(duì)布爾搜索引擎、向量空間模型引擎、概率模型搜索引擎、元搜索引擎等基本搜索引擎模型進(jìn)行綜述,總結(jié)各基本搜索引擎模型的特征和優(yōu)缺點(diǎn)。其次對(duì)SALSA和TrafficRank的算法進(jìn)行分析,總結(jié)出兩種排名算法的特征和優(yōu)缺點(diǎn)。
【作者單位】： 河海大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 布爾搜索引擎 向量空間模型引擎 概率模型搜索引擎 元搜索引擎 SALSA TrafficRank
【基金】：江蘇省社科聯(lián)研究基金(201035)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 蒂姆·伯納斯-李和他的萬(wàn)維網(wǎng)于1989年進(jìn)入了信息檢索的世界,記錄網(wǎng)絡(luò)信息檢索的鏈接分析方法是包括谷歌使用的Page Rank和Teoma使用的HITS在內(nèi)的現(xiàn)今最為流行且成功的多個(gè)搜索引擎的底層機(jī)制。截至2004年1月,萬(wàn)維網(wǎng)包含了超過(guò)100億個(gè)頁(yè)面。如何準(zhǔn)確并快速地在巨量的信息世界

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：601768