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Web网页信息多特征融合的排序算法优化研究 版权信息
- ISBN：9787560661278
- 条形码：9787560661278 ; 978-7-5606-6127-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
Web网页信息多特征融合的排序算法优化研究 本书特色
本书适合搜索引擎、Web信息挖掘、信息检索、情报分析、网络资源个性化服务、图书馆读者深度服务等领域的本科生与研究生、教师、企业科技人员或Web信息资源服务人员的参考。
Web网页信息多特征融合的排序算法优化研究 内容简介
本书对Web网页信息多特征融合的排序算法进行了优化研究, 全书共13章。每一章的研究内容尽管有一定的相对独立性, 但从**章到第十三章又层层深入, 环环相扣, 通过排序算法研究的逐步优化、不断深入与迭代, 使得基于Web信息多特征融合的排序算法质量得到进一步提升, 这对满足网络用户的信息搜索与查询需求有着重要理论价值与实践价值。
Web网页信息多特征融合的排序算法优化研究 目录
**章 Web信息搜索与排序概论 1
1.1 搜索引擎概述 1
1.1.1 搜索引擎的基本结构 2
1.1.2 传统搜索引擎的基本类型 3
1.1.3 现代智能搜索引擎的类型 5
1.2 搜索引擎主要支撑技术 7
1.2.1 分词技术 7
1.2.2 网络爬虫技术 8
1.2.3 网页索引技术 9
1.2.4 词频统计分析技术 10
1.2.5 自动推理技术 10
1.2.6 专家系统 11
1.3 Web采集与索引 11
1.3.1 Web采集概述 11
1.3.2 采集器的功能 12
1.3.3 Web采集框架 12
1.3.4 DNS域名解析 13
1.3.5 待采集URL池 14
1.4 分布式索引 15
1.5 Web搜索图 17
1.6 PageRank 网页排序方法 20
1.6.1 PageRank基本方法 20
1.6.2 PageRank扩展方法 25
1.6.3 PageRank的性质 30
本章小结 32
参考文献 33
第二章 网页排序算法关键技术 35
2.1 搜索引擎技术 35
2.1.1 搜索引擎架构与查询 35
2.1.2 搜索引擎评价 38
2.2 基于网页链接结构分析的排序算法 41
2.2.1 PageRank算法原理 41
2.2.2 HITS算法原理 45
2.2.3 WPR算法 47
2.2.4 TSPR算法 50
2.2.5 Hilltop算法 51
2.2.6 SALSA算法 51
2.2.7 BFS算法 52
2.2.8 PHITS算法 52
2.3 基于网页内容的网页排序算法 53
2.4 基于用户行为的网页排序算法 55
2.5 全文检索工具Lucene 55
2.5.1 Lucene简介 56
2.5.2 Lucene的核心类 57
2.6 高效项目管理工具Maven 62
2.6.1 Maven简介 62
2.6.2 Maven的核心元素 63
2.7 学习自动机 66
2.7.1 可变结构学习自动机 67
2.7.2 分布式学习自动机 67
本章小结 68
参考文献 68
第三章 基于网页链接与用户反馈的PageRank改进算法 71
3.1 研究问题的提出 71
3.2 基于网页链接与用户反馈PageRank算法改进原理 72
3.2.1 偏好因子 73
3.2.2 热度因子 74
3.3 基于网页链接与用户反馈的PageRank算法改进设计 74
3.4 改进算法的验证分析 77
3.4.1 实验环境与实验流程 77
3.4.2 实验分析 77
本章小结 79
参考文献 80
第四章 基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法 81
4.1 研究问题的提出 81
4.2 基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法原理 81
4.2.1 用户反馈因子 82
4.2.2 主题因子 83
4.2.3 时间相关因子 84
4.3 基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法设计 84
4.4 实验结果与分析 86
4.4.1 实验环境与实验流程 86
4.4.2 实验分析 87
本章小结 89
参考文献 90
第五章 基于用户反馈与链接关系的网页排序改进算法 91
5.1 研究问题的提出 91
5.2 基于用户反馈与链接关系的网页排序改进算法的原理分析 92
5.2.1 可信度因子 93
5.2.2 内容相关度因子 93
5.2.3 时间因子 94
5.3 实验结果与分析 95
5.3.1 实验环境与实验流程 95
5.3.2 实验分析 97
本章小结 101
参考文献 101
第六章 基于用户兴趣与主题相关的PageRank改进算法 102
6.1 研究问题的提出 102
6.2 基于用户兴趣与主题相关的PageRank改进算法的原理分析 103
6.2.1 用户兴趣度因子 104
6.2.2 兴趣度预测因子 104
6.2.3 主题相关度因子 105
6.3 实验结果与分析 106
6.3.1 实验环境与实验流程 106
6.3.2 实验分析 107
本章小结 110
参考文献 110
第七章 基于用户反馈特征聚合的网页排序算法 112
7.1 研究问题的提出 112
7.2 基于用户反馈特征聚合的网页排序算法原理 113
7.2.1 可信度因子 113
7.2.2 兴趣度因子 114
7.2.3 内容相关度因子 114
7.2.4 时间相关度因子 115
7.3 仿真实验验证与分析 115
7.3.1 仿真实验与验证分析平台搭建 115
7.3.2 仿真实验流程 115
7.3.3 AFPR算法Java实现核心代码块 116
7.3.4 仿真实验结果及验证分析 119
本章小结 123
参考文献 123
第八章 基于用户反馈特征聚合和内容相关度的网页排序算法 125
8.1 研究问题的提出 125
8.2 基于用户反馈特征聚合和内容相关度的网页排序算法原理 126
8.2.1 线性拟合因子 126
8.2.2 用户特征聚合因子 127
8.2.3 内容相关度因子 127
8.3 仿真实验验证与分析 128
8.3.1 仿真实验与验证分析平台搭建 128
8.3.2 仿真实验流程 129
8.3.3 UCPR算法Java实现核心代码块 129
8.3.4 仿真实验结果及验证分析 131
本章小结 134
参考文献 134
第九章 基于学习自动机和用户兴趣的PageRank改进算法 136
9.1 研究问题的提出 136
9.1.1 研究问题的应用价值 136
9.1.2 相关PageRank算法研究 136
9.1.3 学习自动机的基本原理 137
9.2 基于学习自动机和用户兴趣的页面排序算法原理 138
9.2.1 基于学习自动机确定网页间的超链接权重 138
9.2.2 兴趣度因子 139
9.3 实验验证与分析 140
9.3.1 实验平台搭建 140
9.3.2 效果评价指标 140
9.3.3 实验流程 141
9.3.4 实验结果及验证 141
本章小结 145
参考文献 145
第十章 基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法 147
10.1 基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法原理 147
10.1.1 基于分布式学习自动机确定网页超链接权重 147
10.1.2 用户反馈因子 149
10.2 仿真实验验证与分析 150
10.2.1 仿真实验与验证分析平台搭建 150
10.2.2 仿真实验流程 150
10.2.3 仿真实验结果及验证分析 151
本章小结 154
参考文献 155
第十一章 基于内容的图像反馈检索 156
11.1 研究背景及意义 156
11.1.1 研究的背景 156
11.1.2 研究的意义 157
11.2 国内外基于内容的图像反馈检索研究概述 158
11.3 基于内容的图像检索框架 159
11.4 图像搜索引擎相关技术 160
11.5 图像特征提取 161
11.5.1 颜色 162
11.5.2 纹理 163
11.5.3 形状 165
11.6 图像匹配 166
11.7 语义鸿沟 167
11.8 性能评价准则 169
本章小结 169
参考文献 170
第十二章 基于SVM二分类的图像反馈检索算法设计 172
12.1 研究问题的提出 172
12.2 SVM与KSVM算法分析 172
12.2.1 SVM算法 172
12.2.2 SVM算法的优点 173
12.2.3 KSVM算法 174
12.3 SVM算法改进 175
12.3.1 Kmeans算法改进 176
12.3.2 SVM核函数 176
12.3.3 Relief算法 177
12.4 仿真实验验证与分析 178
12.4.1 仿真实验与验证分析平台搭建 178
12.4.2 仿真实验流程 178
12.4.3 仿真实验结果及验证分析 178
本章小结 181
参考文献 182
第十三章 多分类器SVM在图像反馈检索中的算法设计 183
13.1 研究问题的提出 183
13.2 OVOSVM算法原理分析 184
13.3 KWOVOSVM算法分析 185
13.3.1 Kmeans算法改进 186
13.3.2 分配相对权重并构造KWOVOSVM分类器 186
13.4 仿真实验验证与分析 187
13.4.1 仿真实验步骤 187
13.4.2 仿真实验结果及验证分析 188
本章小结 191
参考文献 191
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