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一种改进的基于最大流的PageRank算法研究

信息通信
Information & Communications
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摘要:
【摘要】 PageRank是Google使用的一种网页排序算法,它可以对网页进行评估,并根据这个评估对网页进行排序。评价标准是一个PR值,每个网页都会被赋予这样的一个值,用来衡量网页的重要性,并据此给出相应的排名。起初PageRank是用于搜索引擎检索结果的排序,现在也被广泛用于其他很多方面,比如网页的采集、检索结果聚类分析等。本文将最大流社区发现算法和PageRank结合,提出了一种新的改进算法。
【关键词】 PageRank算法; 网页排序; 搜索引擎; 最大流社区算法;
引言:

【引言】随着互联网的快速发展,网上信息资源越来越多,如何从巨大的信息海洋中寻找最想要的资源呢?搜索引擎的出现,给我们带来了可能,但随之而来摆在搜索引擎面前的一个巨大挑战是如何去提高查询结果的质量。PageRank 根据网站的内外部链接的数量及质量来衡量网站的价值,由于PageRank算法是基于内外链接的,也即几乎每个网页的PR值都是被平均地分配到它所指向的所有其他网页,这就忽略了网页与网页之间的差异,这种差异主要体现在网页质量上。基于这样的认识,本文提出了一种改进的基于最大流的PageRank 算法。可以利用这个算法实时地评估每个网页的质量,然后公平地对每个网页的PR 值作出分配。

作者:
唐敏
作者单位:
佳都新太科技股份有限公司;

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