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基于多權重因子的PageRank算法改進_溫韜
Google 將 Web 挖掘技術引入搜索引擎并提出 PageRank 算法，其搜索精度遠高于以往的搜索引擎，在商業應用方面獲得巨大成功。另一方面，PageRank 算法固有的缺陷日益暴露，許多學者對 PageRank 算法進行了改進， 例如： 針對主題特征無關性問題， Taher Haveliwala 提出一種主題敏感算法;針對忽視域的價值問題 Bharat 提出 HillTop 算法; 針對歧視新網頁的問題焦金濤提出了 PRT 算法，該算法加入時間權值，量化標準是 spider 抓取頁面時間和網頁發布時間的天數差，PRT 得分與時間權值成反比; 張芳提出分析用戶行為來關注用戶興趣度， 王德廣等人則提出使用 Web 日志文件的 time-taken 字段來量化用戶行為。以上改進雖都有效提高了搜索質量， 但焦金濤的改進雖考慮新網頁歧視問題，改進算法卻未能考慮 spider 的訪問周期，張芳的用戶行為分析未能夠做出具體量化， 王德廣等人則只單考慮用戶瀏覽時間因素。本文通過對 PageRank 算法的研究，借鑒前人思想，提出一種結合時間特性、語言結構分析、用戶行為分析為一體的 PageRank 改進算法 TWPR。
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