本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)頁排名的其他鏈接方法的研究

  更多相關(guān)文章： 布爾搜索引擎 向量空間模型引擎 概率模型搜索引擎 元搜索引擎 SALSA TrafficRank

【摘要】：目前針對主要的排名算法PageRank和HITS的研究與應(yīng)用較廣泛,同時,其它排名算法也逐漸得到了研究者的重視。文中將對其它排名算法中的SALSA和TrafficRank進(jìn)行研究。文中首先對布爾搜索引擎、向量空間模型引擎、概率模型搜索引擎、元搜索引擎等基本搜索引擎模型進(jìn)行綜述,總結(jié)各基本搜索引擎模型的特征和優(yōu)缺點。其次對SALSA和TrafficRank的算法進(jìn)行分析,總結(jié)出兩種排名算法的特征和優(yōu)缺點。
【作者單位】： 河海大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 布爾搜索引擎 向量空間模型引擎 概率模型搜索引擎 元搜索引擎 SALSA TrafficRank
【基金】：江蘇省社科聯(lián)研究基金(201035)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 蒂姆·伯納斯-李和他的萬維網(wǎng)于1989年進(jìn)入了信息檢索的世界,記錄網(wǎng)絡(luò)信息檢索的鏈接分析方法是包括谷歌使用的Page Rank和Teoma使用的HITS在內(nèi)的現(xiàn)今最為流行且成功的多個搜索引擎的底層機(jī)制。截至2004年1月,萬維網(wǎng)包含了超過100億個頁面。如何準(zhǔn)確并快速地在巨量的信息世界

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：601768