检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2014年第4期37卷 833-847页

作者：杨博陈贺昌朱冠宇赵学华吉林大学计算机科学与技术学院长春 130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学长春 130012 吉林大学软件学院长春 130012

作为搜索引擎的核心部件,网页排名算法决定了搜索到的相关结果以何种顺序呈现给用户,其性能的优劣将会直接影响搜索引擎的服务质量和用户的搜索体验.在计算网页的权威性时,现有的基于链接的网页排名算法和网页作弊检测算法仅关注网页的... 详细信息

作为搜索引擎的核心部件,网页排名算法决定了搜索到的相关结果以何种顺序呈现给用户,其性能的优劣将会直接影响搜索引擎的服务质量和用户的搜索体验.在计算网页的权威性时,现有的基于链接的网页排名算法和网页作弊检测算法仅关注网页的超链接数量和质量,而忽略了超链接来源的多样性———另一种客观评价网页权威性的重要信息.相比于真正的权威页面(具有大量且来源广泛的入链),通过作弊手段提升排名的网页往往不具有入链来源多样性的特征.基于以上思想,文中分别提出了超链接来源多样性判断方法、超链接权值调整方法,进而提出了基于超链接来源多样性分析的网页排名算法Drank.在多个基准数据集上的实验结果表明:与现有最好的同类算法相比,综合寻找优质页面和抑制网页排名作弊两方面,Drank算法表现出更好的性能.

关键词：搜索引擎排名算法作弊检测链接分析概率计数社会计算社交网络

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基于线性学习模型的社会媒体流排名算法

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计算机科学 2015年第12期42卷 272-274,291页

作者：张威李跃新湖北大学计算机与信息工程学院武汉430064

在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相... 详细信息

在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型;其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型;最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。

关键词：社会媒体流排名算法排名学习线性模型

来源：评论

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基于用户个人属性权重与商品质量可信度的商品排名算法

基于用户个人属性权重与商品质量可信度的商品排名算法

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作者：邵光达南开大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展和人们生活水平的提高，电子商务成为了一种时尚和潮流，随之也产生了不少以商品为中心的推荐系统，这类推荐系统利用用户的浏览（购买）记录来给用户其可能想了解或购买的商品，因此其在用户无目地购物（浏览）过程中... 详细信息

随着互联网的发展和人们生活水平的提高，电子商务成为了一种时尚和潮流，随之也产生了不少以商品为中心的推荐系统，这类推荐系统利用用户的浏览（购买）记录来给用户其可能想了解或购买的商品，因此其在用户无目地购物（浏览）过程中是有用的，而当用户需要特定搜索某一商品时，效果不明显。此外电子商务网站在用户搜索时，提供了对商品配置等的选择，用户从中筛选出用户想要的属性值的商品，但是这并不能反映出商品质量的好坏，而且对搜索得到的商品的排序并没有考虑到用户的个人偏好。因此对于这类搜索排序的结果，用户常常需要查看结果中的众多商品的具体信息才能得到最终的满意结果，而且在实际购买中，我们对同类商品的第一次购买经常都是不太满意的。为了使得用户可以更快选出自己满意的商品，本文中，利用了多属性决策理论中的相关技术来求出用户对商品的主观评价值，并结合基于商品评论褒贬性分析的商品质量可信度对用户进行相应的推荐。本文的工作内容大致可以分为以下几个方面：一、利用多属性决策理论及相关算法，根据用户购买记录来求解出用户对商品属性的重视程度，即用户个人属性权重。二、通过对SO_PMI方法的扩展，并根据褒贬义词对用户影响力度的不同，来划分商品评论的褒贬性，并结合评论用户等级，利用 PageRank方法计算商品的质量可信度。三、将前两部分内容想结合对排序结果再次进行排序，并通过将实验的排序结果进行人工选择结果进行对比，结果表明该方法可以提高用户对搜索排序结果的满意度。

关键词：用户属性权重商品质量电子商务推荐系统多属性决策排名算法

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搜索引擎排名算法及作弊检测技术研究

搜索引擎排名算法及作弊检测技术研究

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作者：王向阳山东大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,互联网成为人们获取信息的重要来源。搜索引擎作为互联网信息检索的入口,在信息获取的过程中扮演着举足轻重的角色。搜索引擎排名算法负责将最有价值的网页优先推荐给用户,它在提高检索服务质量方面起着重要作用。... 详细信息

随着信息技术的发展,互联网成为人们获取信息的重要来源。搜索引擎作为互联网信息检索的入口,在信息获取的过程中扮演着举足轻重的角色。搜索引擎排名算法负责将最有价值的网页优先推荐给用户,它在提高检索服务质量方面起着重要作用。基于链接分析的排名算法(如PageRank)在今天的搜索引擎中取得了巨大的成功,这种排名思想可以应用到很多其他的信息检索系统中。然而搜索引擎排名算法目前面临着一个严重问题,那就是搜索引擎作弊。搜索引擎作弊是指通过不正当的手段,使某些网页在搜索结果中获得高于其实际价值的排名的欺骗行为。搜索引擎作弊不但会增加搜索引擎运行成本、降低搜索性能,而且严重影响用户体验。因此进行搜索引擎作弊检测、剔除互联网上的作弊内容,不论对搜索引擎还是对搜索用户都具有重要意义。本文工作主要包括两个方面：1.将链接分析思想应用到文献检索系统中,提出了一个基于PageRank的文献质量评价算法；2.提出了一个利用扩展策略和链接相似度检测搜索引擎作弊的方法。主要内容概括如下： 1.首先对搜索引擎排名算法做了详细的总结分析。在深入研究了搜索引擎排名算法的相关理论和技术的基础上,我们提出了搜索引擎排名算法在文献检索系统中的一个应用：基于PageRank的科技文献质量评价算法。该算法将PageRank思想引入到引文分析中,并综合考虑科技文献发表机构、作者、被引次数、发表时间等因素,改进了传统的文献质量评价方法。实验证实,该算法的评价结果比传统方法更符合人们的期望。 2.在对各类搜索引擎作弊技术及目前各种作弊检测技术作了研究综述的基础上,提出了一个基于扩展策略和链接相似度的链接作弊检测方法。我们的方法从一个较小的作弊网页种子集合开始,利用网页间的链接相似关系扩展种子集合,逐步发现更多的作弊网页。目前网页间的链接相似度直接沿用引文分析中的度量指标：Cocitation、Bibcoupling和Amsler。由于忽视了网页间链接关系与论文间引文关系的区别,用这些指标度量网页间链接相似度会出现问题。我们对这些指标进行了修正,提出了三种适用于Web网页的新链接相似度,并将这三种新链接相似度应用到基于扩展策略的链接作弊检测方法中。 3.通过实验验证了提出的机遇扩展策略和链接相似度的作弊检测方法。我们在一个公开数据集WEBSPAM-UK2006上测试了我们的方法,对结果进行了比较分析,并与其他检测方法做了对比。首先比较了在基于扩展的方法中新提出的链接相似度与旧链接相似度的检测效果,我们发现新链接相似度的检测准确率更高,但检测结果数量相对较少。其次比较了三种新链接相似度的检测效果,结果显示三种新链接相似度的检测性能各有所长。最后我们将我们的检测方法与两种优秀的检测算法ATR和BRW做了对比,结果表明我们的方法在检测准确率和检测结果数量方面均优于ATR和BRW。

关键词：搜索引擎排名算法搜索引擎作弊链接相似度扩展策略

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基于模式的社交网络用户排名算法研究

基于模式的社交网络用户排名算法研究

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作者：张娣北京交通大学

学位级别：硕士

如今,在线社交网络已经成为我们日常信息传播的重要载体和渠道,有关社交网络的研究,对人类社会发展和商业推广等方面都有着实际的应用价值。社交网络应用分析的一个重要问题是对用户进行排名。现有的社交网络用户排名算法主要分为基于... 详细信息

如今,在线社交网络已经成为我们日常信息传播的重要载体和渠道,有关社交网络的研究,对人类社会发展和商业推广等方面都有着实际的应用价值。社交网络应用分析的一个重要问题是对用户进行排名。现有的社交网络用户排名算法主要分为基于中心性的方法,基于超链接引导主题搜索算法以及基于PageRank算法。传统的排名算法无论是加权的还是未加权的,仅使用基于边的关系,一些排名算法考虑到结点参与的高阶结构,通过模式去获取结点之间的高阶关系,表现出较好的排名效果,但未对结点之间交互频率的特点进行有效设计。随着信息时代的高速发展,人们对信息加载速度要求越来越高。一个健壮的社交网络用户排名算法不仅能根据不同目的准确的返回用户列表,还应快速高效。基于以上问题,本文对基于模式的社交网络用户排名算法展开了研究,在考虑用户之间高阶关系基础上引入交互频率的概念,采用特殊稀疏矩阵存储方法降低了内存占用,多核CPU并行计算和GPU加速矩阵迭代的方法缩短了实验运行时间。本人完成了如下工作:(1)提出了基于模式的交互频率加权社交网络用户排名算法,用来处理用户之间交互频率的问题。本文介绍了根据用户之间交互频率对网络图和模式进行加权的原理,讨论了三种加权方法的排名效果,以确定最优的加权方法。为评价这些方法的性能,本文分别在学者网络和Twitter数据集上进行了实验,以接近中心性方法排名结果为理想化列表,计算基于模式的PageRank算法和三种加权方法的归一化折扣累积增益。分析了它们在不同系数下的实验效果,并比较了它们在3结点简单模式和anchor模式上的结果。实验表明,在加权社交网络图中引入模式的方法相较基于模式的PageRank算法而言,准确率有了较好的提升。(2)提出了基于模式的多进程与GPU加速社交网络用户排名算法,用于降低算法内存和运行时间。本文首先采用压缩稀疏行和嵌套列表的方法,降低了矩阵的占用内存,接着采用多进程方法,在多核CPU上进行连续性编码和矩阵归一化并行运算,其中在并行矩阵归一化的过程,针对稀疏矩阵中非零元素分布头重脚轻的问题,又提出了根据非零元素个数进行动态切片的方法,使多个进程在近似相同的时间结束,从而缩短矩阵并行化时间,最后使用GPU进行矩阵迭代。相较采用这些方法前,本文提出的算法不仅降低了内存占用,而且缩短了运行时间。

关键词：社交网络排名算法 PageRank 模式频率用户影响力多进程

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基于网络结构多样性分析的新型网页排名算法

基于网络结构多样性分析的新型网页排名算法

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作者：陈贺昌吉林大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的快速发展，人们对搜索引擎的应用越来越广泛，搜索引擎中网页排名算法性能的优劣决定了搜索引擎的服务质量和用户的搜索体验。搜索引擎在对网页进行排名时通常会考虑网页入链的数量和质量，而在链接农场中的目标网页也... 详细信息

随着互联网技术的快速发展，人们对搜索引擎的应用越来越广泛，搜索引擎中网页排名算法性能的优劣决定了搜索引擎的服务质量和用户的搜索体验。搜索引擎在对网页进行排名时通常会考虑网页入链的数量和质量，而在链接农场中的目标网页也包含大量入链，此种情况下，网页排名算法应该如何区分权威网页和作弊网页？此外，如今的网络结构特征是多样的，而用来刻画用户随机跳转行为的方法相对单一，如何在复杂的网络结构中灵活的建模用户浏览行为才能更准确的计算网页排名？基于以上问题本文提出两种新型网页排名算法： (1)提出了基于超链接多样性分析的网页排名算法Drank。该算法认为超链接的来源多样性可以客观的反映网页的权威性，认为指向权威网页的超链接来源十分广泛，而指向作弊网页的超链接来源比较单一。具体计算方法为：首先，借鉴社会网络中社交圈的概念，通过网页间的链接关系统计每个网页的k-近邻集合，并以网页间k-近邻的重合度来定义网页来源的多样性。其次，基于作弊网页和权威网页间的链接结构区别，针对网络中较为常见的操纵子节点作弊和链接交换作弊分别提出两种链接权值调整策略。最后，基于随机游走模型提出了类似于PageRank算法的网页权威值计算方法。实验结果表明：Drank算法能够同时兼顾对权威网页的排名和对作弊网页的抑制。 (2)提出了基于用户浏览行为分析的网页排名算法。该算法认为网页中包含的链接越数量越多用户沿着链继续浏览的可能性越大，即随机跳转的概率越小，同时，随机跳转到某一页面的概率与该页面的权威性成正比。具体计算方法为：首先，基于以上思想对用户浏览行为进行建模。该模型将随机跳转概率具体化，根据网页的链接结构和权威性得分来计算随机跳转概率。其次，基于网页自身的链接结构特性及其与邻居节点之间的链接关系，分别提出了两种抑制网页作弊的链接权值调整策略。最后，基于随机游走模型提出了一种无参数的权威性计算方法。实验结果表明：该算法在无参数和无先验信息的条件下，能够很好的寻找权威网页和抑制作弊网页。

关键词：搜索引擎排名算法随机游走浏览行为链接分析作弊检测概率计数

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基于词汇语义树的语义检索排名算法

基于词汇语义树的语义检索排名算法

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作者：鲁晓南云南师范大学

学位级别：硕士

基于目前大多数检索系统检索效率并是很高，以及对语义检索系统并没有进行充分研究的现状，本文提出一种全新的语义检索模型，其中的核心是语义相关度排名算法，它利用文本的主题词集合来代表文本的语境，用词与集合中所有主题词在语义... 详细信息

基于目前大多数检索系统检索效率并是很高，以及对语义检索系统并没有进行充分研究的现状，本文提出一种全新的语义检索模型，其中的核心是语义相关度排名算法，它利用文本的主题词集合来代表文本的语境，用词与集合中所有主题词在语义上相关的整体聚合程度或收敛程度代表词与此文本语境的语义相关度，由于文本语义由主题词集合表示，通过集合之间的所有主题词的这种语义相关度的汇总结果来进一步求得文本之间的语义相关度。借助语义树这一词汇语义结构设计了一个新的语义计算数学模型实现了对这些语义相关度权值的计算。由于查询信息和文档内容都是文本表示形式，利用这一语义计算数学模型最终求得文档与查询信息的语义相关度权值，根据此权值排名各语义相关文档，此即为用户的查询结果。根据这一语义计算排名算法模型，建造一个英文信息检索实验原型系统。在具体实现它时，借用了WordNet这一现有的词汇语义词典系统来构建语义树，并且对系统的整体框架和数据结构以及内部结构进行了特别的设计，以使最终的实现系统的实际运行效率达到最佳，由此用户在查询信息时能够获得好的查询体验。针对实现系统，做了大量深入和细致的实验，通过这些实验结果及其分析可以验证此语义计算排名算法的合理性和正确性，同时它较好的实际检索效果使它具备一定的实际应用价值，具有广阔的实际应用前景。通过分析可以发现此系统还存在一些缺点和不足，针对这些不足之处，提出了一些以后的工作，希望通过以后工作的改进和提高，使此系统得到进一步的完善。

关键词：信息检索语义检索语义树排名算法语义相关度 WordNet 排名算法信息检索搜索引擎信息查询

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基于动态异构网络的学术论文排名算法研究

基于动态异构网络的学术论文排名算法研究

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作者：汪瑜婧北京大学

学位级别：硕士

排序问题是信息检索领域的关键问题之一。随着互联网的飞速发展，网络环境下各种资源呈爆炸式增长。如何解决信息过剩问题，为用户提供高质量的检索服务，是排序问题的主要目标。为实现这一目标，学术界和工业界已经进行了许多有益的研... 详细信息

排序问题是信息检索领域的关键问题之一。随着互联网的飞速发展，网络环境下各种资源呈爆炸式增长。如何解决信息过剩问题，为用户提供高质量的检索服务，是排序问题的主要目标。为实现这一目标，学术界和工业界已经进行了许多有益的研究和尝试。但是，现有的工作仍具有一定局限性:(1)尚未形成一个统一的基于异构网络的排序算法框架;(2)没有针对网络的动态性特征对相关算法进行优化。\n 本文提出了一种基于动态异构网络的的排序算法框架。算法框架利用异构网络中的各种实体信息实现网络中实体的协同排序，同时考虑了网络的动态性特征对排序结果的影响。该算法具有较强的通用性和实用性，可以应用于诸多领域，如学术论文排名、音乐推荐、文本摘要等。作为一个实例，本文重点讨论了该算法框架在学术论文排名问题中的应用。\n 本文的研究内容及贡献主要有以下几点:\n (1)提出了一种基于动态异构网络的的排序算法框架。该算法框架采用PageRank+HITS的图传播模式，能够实现异构网络环境下各实体的协同排序，并优化其排名结果。\n (2)基于提出的算法框架，设计了一种新的学术论文排名算法。该算法同时利用论文的引用情况、作者、期刊、会议、以及发表时间等信息，有效提高学术论文排名的总体效果。实验在两个公开的学术论文数据集arXiv和Cora上进行。实验结果显示，我们的算法与已有算法相比，能够得到更合理的学术论文排名结果。在arXiv数据集上，排名结果的相关性系数比已有最好算法的结果提高了9.3％;在Cora数据集上，相关性系数提高了8.5％。\n (3)针对网络的动态特征，研究并提出了网络动态性的刻画方法，使时间因素在排名算法中得到体现。具体地，我们提出了两种策略:其一，考虑到引用网络对旧论文的偏向性，对新发表论文的重要性分数进行一定提升;其二，为网络中的关联边设置与时间相关的权值。实验证明这两种策略在学术论文排名应用中均取得了较好的效果。

关键词：动态网络异构网络学术论文排名算法检索服务图传播模式

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基于复杂网络的乒乓球赛事大数据中节点排名算法研究

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浙江工商职业技术学院学报 2020年第1期19卷 35-40页

作者：李晓龙宁波职业技术学院浙江宁波315800

复杂网络作为研究对象间依赖或者关联关系的新兴理论,对当前社会系统研究提出新的挑战。针对运动员间的竞赛事件,可构建运动员比赛关系加权的网络结构。而根据复杂网络传播原理,可基于乒乓球运动员比赛关系网络的威望得分进行排名,虑及... 详细信息

复杂网络作为研究对象间依赖或者关联关系的新兴理论,对当前社会系统研究提出新的挑战。针对运动员间的竞赛事件,可构建运动员比赛关系加权的网络结构。而根据复杂网络传播原理,可基于乒乓球运动员比赛关系网络的威望得分进行排名,虑及竞赛过程中的运动员晋级关系,在实际计算过程中不需要额外信息。另外,针对2014年-2017年的世界乒乓球比赛数据进行分析,可采用此种算法对每年内运动员进行威望得分排名。在和ITTF的结果进行对比分析后证明了本算法的有效性,同时相对排名效率更高。因此,它可应用到乒乓球赛事的排名中,为网络科学在实际应用中提供了新的思路和方法。

关键词：乒乓球赛事复杂网络威望得分排名算法

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基于网络问答社区的专家排名算法分析

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软件 2015年第11期36卷 120-122,130页

作者：常超华北计算技术研究所北京100083

问答社区已经成为网络上快速获取知识的重要途径之一。本文首先对问答社区的网络结构进行了分析,发现了它和一般社交网络结构的区别,同时总结出了该类社群用户的一些行为特征。然后利用Z-score、Page Rank以及HITS等三个排名算法进行用... 详细信息

问答社区已经成为网络上快速获取知识的重要途径之一。本文首先对问答社区的网络结构进行了分析,发现了它和一般社交网络结构的区别,同时总结出了该类社群用户的一些行为特征。然后利用Z-score、Page Rank以及HITS等三个排名算法进行用户影响力排序来寻找社群的权威专家。最后,对三种方法的排名结果进行了分析,得出了群社网络结构对排名算法准确性的影响较大,并建立了不同算法的"最佳表现"网络模型。

关键词：问答社群排名算法 Z-score PageRank HITS

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