這章主要是對演算法的一些描述,理解,實際使用沒有.
兩個模型:
隨機遊走模型:對直接跳轉和遠端跳轉兩種使用者瀏覽行為進行抽象的模型.
子集傳播模型:將網際網路的某些符合規則的分為指定的集合,對集合賦予初始的權重,然後將剩餘的網頁,根據和集合內網頁的關係,傳遞其權重.
hits演算法:
引入hub和authority兩個頁面分類.
這個演算法是查詢時進行的,使用者查詢乙個詞,將初始相關的頁面查詢出來,再根據這些頁面進行有鏈結關係的擴充.分別對每個頁面賦予初始的hup值和authority值,經過多輪次的迭代,數值趨於穩定結束迭代,根據authority值 ,返回排序結果.
salsa演算法:
這個是結合了pagerank和hits演算法的綜合體,效果也是較好的.
開始確定集合時使用hits演算法的方式,確定初始集合和擴充套件集合,然後將集合進行分類,進行隨機遊走的方法賦予相應的authority值.
主題敏感的pagerank
事先進行相應的分類對網頁屬性,接收到查詢詞時,對查詢詞進行分類判別
對網頁查詢結果進行pagerank計算在各個分類下的維度,將其在類別下的概率與該網頁
乘積相加得出排序權重.
hilltop演算法:
結合pagerank和hilltop演算法.
再第乙個階段查詢出專家頁面,並且對其打分.統計專家頁面中的關鍵片段集合,統計關鍵片段中包含
使用者查詢詞的關鍵片段個數.個數越多傳遞的權值越大.
機器學習 鏈結分析 pageRank
如果乙個網頁的入鏈越多，別的網頁引用他越多，它越重要。重要一定程度上可以理解為隨機衝浪者處於各 的概率 乙個重要的網頁鏈結到乙個其他網頁，那麼被鏈結到的網頁也就越重要。web轉移矩陣w p129，如果節點i有k條出鏈，則每一條出鏈的權值為1 k，非出鏈的權值為0。實際的意義為從網頁i鏈結到其他各網頁...
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