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基于要害词的网页权主要领研究
宣布时间：2008-11-02
使用要害词序列获得的用户事务模式经由聚类以后，，，，，，形成了表达用户个性化信息需求的差别模式特征。。。。。。。。
使用要害词序列获得的用户事务模式经由聚类以后，，，，，，形成了表达用户个性化信息需求的差别模式特征。。。。。。。。和要害词序列相比，，，，，，聚类后的用户事务模式显然具有更少的数目和更明确的个性化特征，，，，，，以是使用此用户事务聚类模式就可以举行下一步的个性化信息推荐运动。。。。。。。。
现在搜索引擎中常见的个性化信息推荐方法主要有两种：一种是盘问刷新；；； ；；一种是个性化网页权重。。。。。。。。前者主要是使用改变用户现实搜索的要害词内容来表达用户的个性化信息需求，，，，，，此后者主要是凭证网页权重对效果网页举行排序来表达用户的个性化信息需求。。。。。。。。�；； ；；诟鲂曰橙ㄖ氐耐萍鲆旌突谂涛仕⑿碌耐萍鲆煜啾�，，，，，，具有许多优势，，，，，，主要体现在以下几个方面：
一是经由实践证实，，，，，，诸如PageRank等网页权重值是一种较为有用反应网页客观主要性的指标，，，，，，同时响应算法具有手艺易行性。。。。。。。。
二是算法主要解决了网页客观主要性的评价问题，，，，，，可以在网页相关度排序上施展作用。。。。。。。。也就是说，，，，，，该算法能够将知足用户个性化要求的网页放在效果网页荟萃的最前端。。。。。。。。事实上，，，，，，这更有助于用户获得所需的个性化信息。。。。。。。。
最后，，，，，，相关的网页权重盘算事情无需在线举行，，，，，，只需使用离线阶段的存储数据即可盘算，，，，，，从而能够有用节约用户盘问所需要的时间开销。。。。。。。。
基于个性化网页权重的推荐算法头脑是在古板的网页权重算法基础之上，，，，，，通过合理地修改和添加其中使用的详细参数，，，，，，以表达差别用户的个性化需求特征，，，，，，从而盘算出差别用户所特有的网页权重值，，，，，，并在用户盘问时，，，，，，使用这个值来盘算网页的相关度和优先级。。。。。。。。
较为常见的个性化网页权重方法为个性化PageRank要领。。。。。。。。古板的PageRank是一种用于盘问效果网页的相关度排序手艺，，，，，，它通过网页问的链人和链出关系来盘算差别网页的权重值，，，，，，并据此来实现网页排序。。。。。。。。这种算法现在已有多种衍生类型，，，，，，主要目的都是着眼于对效果做进一步的信息表达。。。。。。。。其中，，，，，，最为常见的做法是使用个性化PageRank向量来表达差别用户的个性化信息需求，，，，，，并使用此向量盘算网页的相关度，，，，，，从而爆发针对特定用户的个性化搜索效果。。。。。。。。
个性化PageRank算法主要依据个性化PageRank向量来使效果网页爆发对特定用户的偏好特征。。。。。。。。其中，，，，，，许多算法都是以基于Web的图论算法为基础的，，，，，，最为常见的模子有马尔可夫模子等。。。。。。。。关于马尔可夫模子，，，，，，人们已经提出了许多差别的详细类型，，，，，，如一阶马尔可夫链模子、高阶马尔可夫链模子和混淆马尔可夫链模子等。。。。。。。。其中，，，，，，一阶马尔可夫链模子虽然能对序列依赖给出一个简朴的形貌要领，，，，，，可是它没有思量网络冲浪行为的长效影象特征；；； ；；高阶马尔可夫链模子能够越发准确地展望导航路径，，，，，，可是它也会随着维度增多而爆发笼罩度和盘算重大性的权衡问题，，，，，，且这种重大模子通常要求相当大的训练集；；； ；；混淆马尔可夫链模子组合了各阶的马尔可夫模子，，，，，，在预处置惩罚和训练的时间也需要更多的资源。。。。。。。。
显然，，，，，，此处的算法和选用的模子是相关的，，，，，，要凭证对浅易性和准确性的权衡情形来决议所选模子类型，，，，，，甚至是一些其他模子，，，，，，这些其他模子大都接纳基于树状导航图结构的数据挖掘算法，，，，，，如聚类、序列模子挖掘、频仍项挖掘等。。。。。。。。
现在人们提出的个性化PageRank要领虽然有许多，，，，，，可是主要分为两大类：一类是直接修改基于超链关系获得的网页权重值；；； ；；另一类是在古板PageRank公式上添加修正参数来反应用户的个性化要求。。。。。。。。
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