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SEO个性化网页权重研究

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今朝关于个性化PageRank，其他的常见办法还有模型化PageRank(modular PageRank)和BlockRank等。这些办法在具体的计算办法上，重要的特点表如今大年夜效力的角度上对算法进行了须要的优化。


关于加快PageRank算法的先前研究内容重要应用稀少性图构造技巧，比如Arasu等提出的不雅点，他们不仅仅纯真应用前次迭代轮回产生值来计算本轮轮回值，也应用本轮轮回已经产生的值来加快本轮轮回的计算。甚至提出了Web收集的蝴蝶结构造，并将其用于PageRank值的有效计算中。然而这些办法并不具有很大年夜的实用性，重要原因在于算法请求对Web收集矩阵进行排序，这个操作须要按照深度优先的原则进行收集遍历，这显然是一种价值极大年夜的运算。比来Kamvar等也提出一些算法，应用持续中心轮回来揣摸真实PageRank更好的估计值，然则仍然存在受PageRank算法初始参数影响的不足之处。


今朝对于Web收集图构造的分析重要存眷于研究图的属性，如节点的分布、网页链接的情况和Web网页图构造的建模等。然而，对于这些研究并没有强调若何有效应用这些属性来加快超链分析。


不少学者提出了一些改进做法，如Raghavan和Garcia-Molina等应用主机名称或者URL隐含的Web构造来代表Web图更为成功的做法也有很多，如Jeh和Widom经由过程有限修改网页的权值来表达的个性化网页权重，这个重要性权值可以反竽暌钩用户指定的初始兴趣网页。因为对个性化视图的枷⒚须要反复遍历全部Web图构造中的网页，这只有在运行时代才能实现，所以事先计算和存储所有的个性化视图并不实际。他们应用新的图论结不雅和技巧构建出表达个性化视图的“偏好向量”(partial vector)，它可以在不合用户的个性化视图中共享，同时关于它的计算和存储花费与视图数量的若干出现出合理的比例。在计算中，还可以采取递增式计算，这就使得在萌芽时代应用偏好向量去构建个性化视图是可行的。这个偏好向量即为个性化PageRank向量(personalized PageRank vector，PPV)，通俗地说，PPV是种Web网页的个性化视图。按照这个PPV来对网页结不雅进行排序可以有效地表达用户的偏好。


简单地看，每个PPV的长度都为咒，即Web的网页数量。然则因为年腋荷琐固定的角度轮回计算PPV须要多次遍历Web网页图，这显然是弗成能作为一种在线响应用户萌芽的方法。大年夜另一个角度来看，所有PPV向量的总数量会达到2n(n为网页总数)，这显然又过于巨大年夜而无法实现离线存储。所以，必须将p集合中出现的网页限制为hub网页集合H的子集。H集合平日包含一些用户最为感兴趣的网页。在实践中，H集合可所以具有较高PageRank值的网页集合(重要网页)、在人工分类目次中的网页(如Yahoo和Open Directory)、特定企业或法度榜样的重要网页等。H集合可以算作是计算个性化的基本。这种基于PPV的计算方法，不像传统的方法，可以或许和H集合大年夜小成优胜的比例缩放关系，并且这种技巧也可以在更大年夜的PPV集合上取得近似的效不雅，知足一些对于随便率性偏好网页集合的个性化计算请求。


除此以外，还有一些在枷⒚皈不雅长进行改进的算法。

精彩评论25

b3j   学习于  2016-6-17 12:19:32
这篇seo文章很不错
SEO优化   学习于  2016-6-17 12:33:24
楼主是优化界超人
b3j   学习于  2016-6-17 13:02:37
好帖就是要顶
c8sv   学习于  2016-6-17 12:26:23
真心顶楼主可否给我的网站做优化
c8sv   学习于  2016-6-17 12:37:22
LZ真是SEO的人才
中二病   学习于  2021-2-22 10:26:46
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