基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法研究

摘要

为了改善传统PageRank算法存在的不足,例如平分链接权重、主题漂移和忽略用户兴趣,提出一种基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法.利用页面内容的相似性、网页之间的超链接和用户遍历的路径,根据分布式学习自动机来确定网页间的超链接权重.考虑到用户反馈包含大量的价值信息,选择用户的转载、回复以及有效点击特征作为用户的行为特征,获得用户反馈因子.根据网页间的超链接权重和用户反馈因子计算每个网页的排名.仿真实验表明,与传统的PageRank算法和WPR算法相比,该算法在一定程度上提高了信息检索的精准度和用户满意度.