10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.048
基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法研究
为了改善传统PageRank算法存在的不足,例如平分链接权重、主题漂移和忽略用户兴趣,提出一种基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法.利用页面内容的相似性、网页之间的超链接和用户遍历的路径,根据分布式学习自动机来确定网页间的超链接权重.考虑到用户反馈包含大量的价值信息,选择用户的转载、回复以及有效点击特征作为用户的行为特征,获得用户反馈因子.根据网页间的超链接权重和用户反馈因子计算每个网页的排名.仿真实验表明,与传统的PageRank算法和WPR算法相比,该算法在一定程度上提高了信息检索的精准度和用户满意度.
分布式学习自动机、网页排序、用户反馈、超链接、内容相似性
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TP391.3(计算技术、计算机技术)
广西教改工程项目2018JGA173;广西区级虚拟教学示范中心项目ZQTYS016
2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
271-276
