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    SEO個性化網頁權重研究

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    今朝關于個性化PageRank,其他的常見辦法還有模型化PageRank(modular PageRank)和BlockRank等。這些辦法在具體的計算辦法上,重要的特點表如今大年夜效力的角度上對算法進行了須要的優化


    關于加快PageRank算法的先前研究內容重要應用稀少性圖構造技巧,比如Arasu等提出的不雅點,他們不僅僅純真應用前次迭代輪回產生值來計算本輪輪回值,也應用本輪輪回已經產生的值來加快本輪輪回的計算。甚至提出了Web收集的蝴蝶結構造,并將其用于PageRank值的有效計算中。然而這些辦法并不具有很大年夜的實用性,重要原因在于算法請求對Web收集矩陣進行排序,這個操作須要按照深度優先的原則進行收集遍歷,這顯然是一種價值極大年夜的運算。比來Kamvar等也提出一些算法,應用持續中心輪回來揣摸真實PageRank更好的估計值,然則仍然存在受PageRank算法初始參數影響的不足之處。


    今朝對于Web收集圖構造的分析重要存眷于研究圖的屬性,如節點的分布、網頁鏈接的情況和Web網頁圖構造的建模等。然而,對于這些研究并沒有強調若何有效應用這些屬性來加快超鏈分析。


    不少學者提出了一些改進做法,如Raghavan和Garcia-Molina等應用主機名稱或者URL隱含的Web構造來代表Web圖更為成功的做法也有很多,如Jeh和Widom經由過程有限修改網頁的權值來表達的個性化網頁權重,這個重要性權值可以反竽暌鉤用戶指定的初始興趣網頁。因為對個性化視圖的枷⒚須要反復遍歷全部Web圖構造中的網頁,這只有在運行時代才能實現,所以事先計算和存儲所有的個性化視圖并不實際。他們應用新的圖論結不雅和技巧構建出表達個性化視圖的&ldquo;偏好向量&rdquo;(partial vector),它可以在不合用戶的個性化視圖中共享,同時關于它的計算和存儲花費與視圖數量的若干出現出合理的比例。在計算中,還可以采取遞增式計算,這就使得在萌芽時代應用偏好向量去構建個性化視圖是可行的。這個偏好向量即為個性化PageRank向量(personalized PageRank vector,PPV),通俗地說,PPV是種Web網頁的個性化視圖。按照這個PPV來對網頁結不雅進行排序可以有效地表達用戶的偏好。


    簡單地看,每個PPV的長度都為咒,即Web的網頁數量。然則因為年腋荷瑣固定的角度輪回計算PPV須要多次遍歷Web網頁圖,這顯然是弗成能作為一種在線響應用戶萌芽的方法。大年夜另一個角度來看,所有PPV向量的總數量會達到2n(n為網頁總數),這顯然又過于巨大年夜而無法實現離線存儲。所以,必須將p集合中出現的網頁限制為hub網頁集合H的子集。H集合平日包含一些用戶最為感興趣的網頁。在實踐中,H集合可所以具有較高PageRank值的網頁集合(重要網頁)、在人工分類目次中的網頁(如Yahoo和Open Directory)、特定企業或法度榜樣的重要網頁等。H集合可以算作是計算個性化的基本。這種基于PPV的計算方法,不像傳統的方法,可以或許和H集合大年夜小成優勝的比例縮放關系,并且這種技巧也可以在更大年夜的PPV集合上取得近似的效不雅,知足一些對于隨便率性偏好網頁集合的個性化計算請求。


    除此以外,還有一些在枷⒚皈不雅長進行改進的算法。

    精彩評論25

    排名第二
    b3j   學習于  2016-6-17 12:19:32
    這篇seo文章很不錯
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    SEO優化   學習于  2016-6-17 12:33:24
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    b3j   學習于  2016-6-17 13:02:37
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    c8sv   學習于  2016-6-17 12:37:22
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