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    基于關鍵詞的網頁權重方法研究

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    今朝引擎中常見的個性化信息推薦方法重要有兩種:一種是萌芽改進;一種是個性化網頁權重。前者主如果應用改變用戶實際的關鍵詞內容來表達用戶的個性化信息需求,而后者主如果根據網頁權重對結不雅網頁進行排序來表達用戶的個性化信息需求。基于個性化網頁權重的推薦辦法和基于萌芽改進的推薦辦法比擬,具有很多優勢,重要表示在以下幾個方面:


    一是經由實踐證實,諸如PageRank等網頁權重值是一種較為有效反竽暌鉤網頁客不雅重要性的指標,同時響應算法具有技巧易行性。


    二是算法重要解決了網頁客不雅重要性的評價問題,可以在網頁相干度排序上發患咀用。也就是說,該算法可以或許將知足用戶個性化請求的網頁放在結不雅網頁集合的最前端。事實上,這更有助于用戶獲得所需的個性化信息。


    最后,相干的網頁權重計算工作無需在線進行,只需應用離線階段的存儲數據即可計算,大年夜而可以或許有效節儉用戶萌芽所須要的時光開銷。


    基于個性化網頁權重的推薦算法思惟是在傳統的網頁權重算法基本之上,經由過程合理地修改和添加個中應用的具體參數,以表達不合用戶的個性化需求特點,大年夜而計算出不合用戶所特有的網頁權重值,并在用戶萌芽時,應用這個值來計算網頁的相干度和優先級。


    應用關鍵詞序列獲得的用戶事務模式經由聚類今后,形成了表達用戶個性化信息需求的不合模式特點。和關鍵詞序列比擬,聚類后的用戶事務模式顯然具有更少的數量和更明白的個性化特點,所以應用此用戶事務聚類模式就可以進行下一步的個性化信息推薦晃蕩。


    較為常見的個性化網頁權重方法為個性化PageRank辦法。傳統的PageRank是一種用于萌芽結不雅網頁的相干度排序技巧,它經由過程網頁問的鏈人和鏈出關系來計算不合網頁的權重值,并據詞攀來實現網頁排序。這種算法今朝已有多種衍生類型,重要目標都是著眼于對結不雅做進一步的信息表達。個中,最為常見的做法是應用個性化PageRank向量來表達不合用戶的個性化信息需求,并應用此向量計算網頁的相干度,大年夜而產生針對特定用戶的個性化結不雅。


    個性化PageRank算法重要根據個性化PageRank向量來使結不雅網頁產生對特定用戶的偏好特點。個中,很多算法都是以基于Web的圖論算法為基本的,最為常見的模型有馬爾可夫模械寥。對于馬爾可夫模型,人們已經提出了很多不合的具體類型,如一階馬爾可夫鏈模型、高階馬爾可夫鏈模型和混淆馬爾可夫鏈模械寥。個中,一階馬爾可夫鏈模型固然能對序列依附給出一個簡單的描述辦法,然則它沒有推敲收集沖浪行動的長效記憶特點;高階馬爾可夫鏈模許可以或許加倍精確地猜測導航路徑,然則它也會跟著維度增多而產生覆蓋度和計算復雜性的衡量問題,且這種復雜模型平日請求相昔時夜的練習集;混淆馬爾可夫鏈模型組合了各階的馬爾可夫模型,在預處理和練習的時刻也須要更多的資本。


    顯然,此處的算法和選用的模型是相干的,要根據對簡略單純性和精確性的衡量情況來決定所選模型類型,甚至是一些其他模型,這些其他模很多半采取基于樹狀導航圖構造的數據發掘算法,如聚類、序列模型發掘、頻繁項發掘等。


    如今人們提出的個性化PageRank辦法固然有很多,然則重要分為兩大年夜類:一類是直接修改基于超鏈關系獲得的網頁權重值;另一類是在傳統PageRank公式上添加修改參數來反竽暌鉤用戶的個性化請求。(思億歐收集科技www.引擎優化.com.cn)

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