基于鏈接結(jié)構(gòu)的PageRank排序算法,存在平均分配權(quán)值、主題漂移、忽視用戶興趣等問題。針對這些問題,結(jié)合搜索詞與網(wǎng)頁關(guān)鍵詞以及用戶搜索歷史與網(wǎng)頁關(guān)鍵詞之間的相似度,提出基于主題相關(guān)度與用戶歷史的PageRank改進(jìn)算法THPR。通過查詢詞與網(wǎng)頁關(guān)鍵詞的相關(guān)性分析解決網(wǎng)頁的相關(guān)程度,通過對用戶歷史搜索記錄的分析,在算法中增加用戶興趣度,使PR值分配更為合理。仿真結(jié)果表明,THPR算法與PageRank算法相比,查準(zhǔn)率與用戶搜索滿意度有明顯提升。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合多特征的TextRank關(guān)鍵詞抽取方法[J]. 李航,唐超蘭,楊賢,沈婉婷.  情報雜志. 2017(08)
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[5]基于用戶行為與頁面分析的改進(jìn)PageRank算法[J]. 王旭陽,任國盛.  計算機(jī)工程. 2016(02)
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[7]基于網(wǎng)頁鏈接與用戶反饋的PageRank算法改進(jìn)研究[J]. 曹姍姍,王沖.  計算機(jī)科學(xué). 2014(12)
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博士論文
[1]基于用戶搜索歷史的個性化信息檢索研究[D]. 王曉春.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[2]基于隨機(jī)游動的社會網(wǎng)絡(luò)個性化排名關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 金兆巖.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]互動問答平臺專家發(fā)現(xiàn)及問題推薦機(jī)制的研究[D]. 戴秋敏.華東師范大學(xué) 2014



本文編號：3659294