數(shù)據(jù)挖掘以及搜索引擎經(jīng)典pptchap-資料下載頁
2025-07-25 09:06本頁面
【正文】 為所有指向它的頁面的 Hub值之和。在 O步驟中每個頁面的 Hub值為所有指向它的頁面的 Authority值之和。定義如下： I 步驟 : O 步驟 ? 初始時 : h(v)＝ a(u)＝ 1 HITS算法迭代計算這兩個步驟，直到兩個數(shù)值最后收斂為止。 HITS算法是在線計算的，算法的開銷比較大，對每次的查詢都需要臨時的計算。 HITS算法的評價 ? 若一個網(wǎng)頁由很多好的 Hub指向，則其權(quán)威值會相應增加 (即權(quán)威值增加為所有指向它的網(wǎng)頁的現(xiàn)有 Hub值之和 ) ? 若一個網(wǎng)頁指向許多好的權(quán)威頁，則 Hub值也會相應增加 (即 Hub值增加為該網(wǎng)頁鏈接的所有網(wǎng)頁的權(quán)威值之和 ) ? HITS算法輸出一組具有較大 Hub值的網(wǎng)頁和具有較大權(quán)威值的網(wǎng)頁。 Learning to rank ? is a type of supervised or semisupervised machine learning problem in which the goal is to automatically construct a ranking model from training data. Training data consists of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a numerical or ordinal score or a binary judgment (. relevant or not relevant) for each item. Ranking model39。s purpose is to rank, . produce a permutation of items in new. Learning to rank ? 考慮到文檔的各種可利用的特征，如 tf, idf, BM25, pagerank(google), 等 ? 利用各種組合方法形成排序函數(shù)，如利用遺傳算法等。 利用 querylog ? 利用用戶的瀏覽信息，對鏈接網(wǎng)頁的點擊，被稱為是從用戶的角度的鏈接分析。建立瀏覽圖 G(V,E), u,v ∈ E, 若用戶從網(wǎng)頁 u的鏈接，點擊進入網(wǎng)頁 v。一個網(wǎng)頁 v被點擊的次數(shù)越多，停留的時間越長，說明該網(wǎng)頁重要。 結(jié)論 ? Page Rank 計算是信息檢索中的最具挑戰(zhàn)性的研究之一，目前研究的重點。 ? 目前有許多研究結(jié)果， softrank, BankRank,…,
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