基于关键词的网页权重方法研究

阅读模式 · 学习于 2016-2-26 09:56:49

今朝引擎中常见的个性化信息推荐方法重要有两种：一种是萌芽改进;一种是个性化网页权重。前者主如果应用改变用户实际的关键词内容来表达用户的个性化信息需求，而后者主如果根据网页权重对结不雅网页进行排序来表达用户的个性化信息需求。基于个性化网页权重的推荐办法和基于萌芽改进的推荐办法比拟，具有很多优势，重要表示在以下几个方面：

一是经由实践证实，诸如PageRank等网页权重值是一种较为有效反竽暌钩网页客不雅重要性的指标，同时响应算法具有技巧易行性。

二是算法重要解决了网页客不雅重要性的评价问题，可以在网页相干度排序上发患咀用。也就是说，该算法可以或许将知足用户个性化请求的网页放在结不雅网页集合的最前端。事实上，这更有助于用户获得所需的个性化信息。

最后，相干的网页权重计算工作无需在线进行，只需应用离线阶段的存储数据即可计算，大年夜而可以或许有效节俭用户萌芽所须要的时光开销。

基于个性化网页权重的推荐算法思惟是在传统的网页权重算法基本之上，经由过程合理地修改和添加个中应用的具体参数，以表达不合用户的个性化需求特点，大年夜而计算出不合用户所特有的网页权重值，并在用户萌芽时，应用这个值来计算网页的相干度和优先级。

应用关键词序列获得的用户事务模式经由聚类今后，形成了表达用户个性化信息需求的不合模式特点。和关键词序列比拟，聚类后的用户事务模式显然具有更少的数量和更明白的个性化特点，所以应用此用户事务聚类模式就可以进行下一步的个性化信息推荐晃荡。

较为常见的个性化网页权重方法为个性化PageRank办法。传统的PageRank是一种用于萌芽结不雅网页的相干度排序技巧，它经由过程网页问的链人和链出关系来计算不合网页的权重值，并据词攀来实现网页排序。这种算法今朝已有多种衍生类型，重要目标都是着眼于对结不雅做进一步的信息表达。个中，最为常见的做法是应用个性化PageRank向量来表达不合用户的个性化信息需求，并应用此向量计算网页的相干度，大年夜而产生针对特定用户的个性化结不雅。

个性化PageRank算法重要根据个性化PageRank向量来使结不雅网页产生对特定用户的偏好特点。个中，很多算法都是以基于Web的图论算法为基本的，最为常见的模型有马尔可夫模械寥。对于马尔可夫模型，人们已经提出了很多不合的具体类型，如一阶马尔可夫链模型、高阶马尔可夫链模型和混淆马尔可夫链模械寥。个中，一阶马尔可夫链模型固然能对序列依附给出一个简单的描述办法，然则它没有推敲收集冲浪行动的长效记忆特点;高阶马尔可夫链模许可以或许加倍精确地猜测导航路径，然则它也会跟着维度增多而产生覆盖度和计算复杂性的衡量问题，且这种复杂模型平日请求相昔时夜的练习集;混淆马尔可夫链模型组合了各阶的马尔可夫模型，在预处理和练习的时刻也须要更多的资本。

显然，此处的算法和选用的模型是相干的，要根据对简略单纯性和精确性的衡量情况来决定所选模型类型，甚至是一些其他模型，这些其他模很多半采取基于树状导航图构造的数据发掘算法，如聚类、序列模型发掘、频繁项发掘等。

如今人们提出的个性化PageRank办法固然有很多，然则重要分为两大年夜类：一类是直接修改基于超链关系获得的网页权重值;另一类是在传统PageRank公式上添加修改参数来反竽暌钩用户的个性化请求。(思亿欧收集科技www.引擎优化.com.cn)

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