检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张子扬辽宁大学

学位级别：硕士

随着互联网技术时代的全面快速发展,各类新兴网络应用平台(社交网络、个性化推荐)涌入人们的日常生活中,使得网络数据量暴增,这些海量数据通常来说都蕴含着重要且有价值的信息。数据带给人们的价值无法估量,针对大型网络数据结构图计算... 详细信息

随着互联网技术时代的全面快速发展,各类新兴网络应用平台(社交网络、个性化推荐)涌入人们的日常生活中,使得网络数据量暴增,这些海量数据通常来说都蕴含着重要且有价值的信息。数据带给人们的价值无法估量,针对大型网络数据结构图计算问题的研究已经成为一块热门的研究领域,而互联网的信息越来越丰富,数据量也随指数上升。因此,在现今海量而复杂的信息数据中,高效准确地获取有价值的信息变得尤为重要。针对这一问题,本文从面向大规模网络图个性化Page Rank算法的排序查询精确度问题与计算效率问题两个方面展开研究,具体包括如下两个部分:(1)针对个性化Page Rank算法在大规模网络图排序查询中存在查询结果精确度及个性化搜索时效性不高的问题,本文提出了一种基于多特征因子的个性化Page Rank查询优化算法(Improved Enhanced-Ratio Rank,IER),该算法主要通过主题漂移优化、内容相关度增强和内容时效性平衡三个模块对个性化Page Rank算法进行查询优化,在主题漂移优化模块中本文首先引入了权重因子,权重因子可以解决主题漂移问题,使其用户根据主题关键词查询时尽可能减少垃圾网页的情况。其次针对权重因子进行了优化,通过设置α和β权重比调节因子,利用调节权重比因子α和β来调控链入权重及链出权重的影响度,更好的解决PPR值下沉问题;在内容相关度增强模块中本文利用频数因子改善用户查准率,使用户搜索目标需求与反馈结果的匹配度更高,提高查询内容相关度;内容时效性平衡模块本文主要利用时间有效性因子来提高查询内容的时效性,使其查询时效性高的网页节点上升,时效性低的网页节点下沉。最后本文采用了五个大小不同数据集将IER算法与Enhanced-Ratio Rank、Time-Page Rank等同类算法进行实验对比,实验结果表明IER算法不仅可以使搜索结果更偏向用户查询需求,而且还提高了查询内容的精确度,极大地提高了算法的查准率。(2)针对现在主流的分布式图划分算法在进行图划分过程中产生的子图之间的通信频率高导致计算效率不高的问题,本文提出了一种基于分布式图划分的个性化Page Rank改进算法(Boruvka Adjacent Edge Structure DSP,BAESD),本文首先提出了一种基于Boruvka算法的分布式图划分算法,完成局部子图的构建与平衡化,将大规模网络图划分为多个局部平衡子图,使个性化Page Rank算法的迭代计算转移到局部子图数据中;其次提出了一种相邻边缘结构(Adjacent Edge Structure,AES),AES结构主要从两个方面对算法进行优化:一方面是提高图划分效率,尽可能减少图数据处理的时间;另一方面是该结构可以减小局部分区子图与子图之间的依赖关系密度;最后,本文利用DSP模型(delta-stepping synchronous parallel)来加速个性化Page Rank算法的迭代计算,从而进一步提高个性化Page Rank算法在大规模图上的计算效率。本文算法在四个不同大小数据集上与PM、RA和TDA等主流算法进行实验对比,实验结果表明本文所提算法极大提高了个性化Page Rank算法在大规模网络图上的计算效率。

关键词：个性化pagerank算法多特征因子分布式图划分相邻边缘结构

来源：评论

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基于可达查询的个性化pagerank算法

引用

桂林电子科技大学学报 2020年第1期40卷 39-43页

作者：贾瑞娜张向利闫坤张红梅桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

为了提高个性化pagerank算法在大型网络图中的计算效率,提出基于可达查询的PPR算法。该算法采用一定的分割方法将大图上的计算转移到子图上,通过可达查询算法快速删除所有与计算无关的节点与边,得到源节点的可达子图,在可达子图上计算... 详细信息

为了提高个性化pagerank算法在大型网络图中的计算效率,提出基于可达查询的PPR算法。该算法采用一定的分割方法将大图上的计算转移到子图上,通过可达查询算法快速删除所有与计算无关的节点与边,得到源节点的可达子图,在可达子图上计算节点的近似PPR估计值。实验结果证明,该算法可显著提高PPR的计算效率。

关键词：个性化pagerank算法分割可达查询

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基于用户签到行为的兴趣点推荐算法研究

基于用户签到行为的兴趣点推荐算法研究

引用

作者：尤明伟浙江大学

学位级别：硕士

随着移动互联网技术的迅速发展,市场上出现了很多基于地理位置的服务,特别是基于位置的社交网络(LBSN)相关的服务,吸引了广大用户的青睐。LBSN中,用户可以实地访问一些自己喜欢的兴趣点,并在线上签到,和朋友分享自己喜欢的兴趣点、旅游... 详细信息

随着移动互联网技术的迅速发展,市场上出现了很多基于地理位置的服务,特别是基于位置的社交网络(LBSN)相关的服务,吸引了广大用户的青睐。LBSN中,用户可以实地访问一些自己喜欢的兴趣点,并在线上签到,和朋友分享自己喜欢的兴趣点、旅游路线等地理信息。随着LBSN相关服务的蓬勃发展,LBSN数据得到了爆炸式增长,分析广大用户的历史数据,挖掘用户的潜在偏好,给不同的用户推荐合适的兴趣点,具有重大的商业价值和科研价值。目前,相关研究者在兴趣点推荐领域中提出了很多有效的兴趣点推荐模型,主要有矩阵分解模型、泊松因子模型、图链接模型等。本文以著名的Foursquare应用的用户签到数据为研究对象,主要基于图链接分析的方法来对兴趣点推荐算法进行研究,提出一种基于图链接分析的混合推荐算法。本文的主要研究工作如下:(1)介绍兴趣点推荐的背景和意义,阐述了兴趣点推荐领域的国内外研究现状,和图链接分析相关的算法。(2)借鉴个性化pagerank算法在针对用户个性化需求的网页排名中的应用,采用个性化pagerank算法来计算给一个用户推荐兴趣点时受到其他用户的影响值,采用bookmark-coloring algorithm来实现影响值的计算,从而构建基于个性化pagerank算法的用户模型。(3)考虑兴趣点的距离因素,采用幂律分布来建模用户访问的兴趣点对之间的距离对用户访问意愿的影响,采用带权重的pagerank算法来计算兴趣点的权威性,根据贝叶斯规则来计算用户在访问历史记录的兴趣点集合下访问一个候选兴趣点的概率分值,从而构建基于幂律分布和pagerank算法的地理模型。(4)基于以上的用户模型和地理模型,提出混合推荐算法,在公共数据集上做实验来比较本文算法和比较经典的兴趣点推荐算法的推荐效果,实验证明本文提出的混合推荐算法在推荐效果上的提升。

关键词：兴趣点推荐个性化pagerank算法幂律分布 pagerank算法混合推荐算法

来源：评论

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基于pagerank算法的主题爬虫研究与设计

基于PageRank算法的主题爬虫研究与设计

引用

作者：胡伟武汉理工大学

学位级别：硕士

互联网的信息在过去几年爆炸式的快速增长，这种快速增长和Web的动态变化特性使得我们在Web上完成有效的信息获取变得十分重要。网络爬虫是一个自动程序，它能有条不紊地通过扫描网页然后下载经由这些网页链接到达的所有页面。当用户只... 详细信息

互联网的信息在过去几年爆炸式的快速增长，这种快速增长和Web的动态变化特性使得我们在Web上完成有效的信息获取变得十分重要。网络爬虫是一个自动程序，它能有条不紊地通过扫描网页然后下载经由这些网页链接到达的所有页面。当用户只需要一些面向主题的信息时，通用网络爬虫往往显得力不从心，因此如何让用户只获取自己感兴趣的主题信息变得非常重要。在这种形式下，面向特定主题的主题爬虫成为了研究热点。本论文的研究就是围绕这些热点技术展开的。\n 本文首先简单介绍了搜索引擎的分类以及通用搜索引擎的组成部分，论述了主题爬虫的工作原理以及与通用爬虫的区别，研究并探讨了主题爬虫的关键技术以及常用的解决方法。\n 由于主题爬虫的搜索策略是实现主题搜索引擎的一个重要模块，它直接决定爬虫的爬行方向，制约着搜索引擎的工作质量和效率问题，所以本文主要讨论主题爬虫的搜索策略。考虑到互联网上存在的“隧道现象”所导致的很难兼顾查全率和查准率的问题，本文在详细研究现有搜索策略和pagerank算法的基础上，把现有的个性化pagerank算法和pagerank下界值等概念运用到主题爬虫中，提出了一种基于锚文本内容和pagerank算法的搜索策略。通过该算法主题爬虫能够尽可能多的爬取主题相关且Rank值高的网页，即在查全率与查准率之间达到较好的平衡。\n 最后应用本文提出的搜索策略实现了一个简单的主题爬虫系统并进行了实验分析，以开放式分类目录搜索系统ODP中随机选择的主题作为实验环境，对广度优先搜索策略、基于锚文本内容的搜索策略以及本文提出的基于锚文本内容和pagerank算法的搜索策略进行了测评比较，实验结果表明本文提出的搜索策略在大部分主题上拥有很好的性能，即较好的兼顾了查全率和查准率，使主题爬虫在保证查全率的同时采集主题相关的高质量网页。

关键词：主题爬虫搜索策略隧道现象个性化pagerank算法锚文本内容

来源：评论

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