基于改進(jìn)pagerank算法的網(wǎng)頁(yè)排序問(wèn)題研究

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1、工學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)PageRank算法的網(wǎng)頁(yè)排序問(wèn)題研究周秋麗哈爾濱理工大學(xué)2016年3月國(guó)內(nèi)圖書(shū)分類號(hào)：TP301工學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)PageRank算法的網(wǎng)頁(yè)排序問(wèn)題研究碩士研究生：周秋麗導(dǎo)師：李蘭英申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)所在單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院答辯日期：2016年3月授予學(xué)位單位：哈爾濱理工大學(xué)ClassifiedIndex：TP301DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonWebPageRankBasedonImprovedPageRankAlgorithmCandida

2、te：ZhouQiuliSupervisor：LiLanyingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyDateofOralExamination：March,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈爾濱理工大學(xué)碩±學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明，《巧十巧進(jìn)ＩａｅＲａｎｋ算法的Ｎ１：學(xué)位本人鄭甫聲明：此處所捉史的碩．論義ｇ—Ｃ》人在導(dǎo)師指導(dǎo)Ｋ，巧哈爾濱巧－火學(xué)攻讀碩學(xué)位期巧排巧問(wèn)題研究，是本問(wèn)獨(dú)義進(jìn)

3、巧研究Ｘ作所取利的成巧。踞本人所知，論文中除Ｕ巧明部分外不包工作做出克獻(xiàn)的個(gè)人和架體，含他人己發(fā)巧或撰馬過(guò)的研究成巧。對(duì)本文妍究均己化義中Ｗ明柳方式注明。本蘆明的法體結(jié)架將完全山木人承化。作者簽知＾Ｍ期；加年巧日詞兩０臺(tái)多３哈爾濱理工大學(xué)碩古學(xué)位論文使用授權(quán)書(shū)Ｐａｇｅ民ａｎｋ蔚法的網(wǎng)巧排巧問(wèn)題研巧》系本人住哈爾濱理Ｉ；大學(xué)《茲于改進(jìn)攻讀碩」：學(xué)伉期間在巧帥巧皆下完成的碩古學(xué)位論文。本論文的研免成巧巧哈＾＊義巧他單位的么義發(fā)表。本人完全爾鶴現(xiàn)Ｘ大學(xué)所巧，本論文的研究?jī)?nèi)蔣不得＾意學(xué)?；舨⑾蜥旉P(guān)浪巧」、，問(wèn)丫解哈爾：火學(xué)關(guān)＾保巧使用學(xué)位論義的規(guī)化’？木人

4、授化哈爾濱理．１？大學(xué)部Ｎ化交論文和電子版木，化許論文被盜閱和借閱采用影印，可Ｗ公化論文的全郁或部分內(nèi)、縮印或巧他復(fù)制手段保巧論文韓。本學(xué)位論義姑干－密朽適用授權(quán)Ｂ。保密□，化年解不保密。［３巧么Ｊｌ上相應(yīng)方框內(nèi)打ＶＬ：）（：年３口作者雜名：礦ｎ期如追島獻(xiàn)六／？氣期：年巧Ｈ巧師綜名１１；Ｆ＞占多巧基于改進(jìn)PageRank算法的網(wǎng)頁(yè)排序問(wèn)題研究摘要現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)迅猛發(fā)展，似乎在一夜之間，大數(shù)據(jù)(BigData)變成一個(gè)最流行的詞匯。用戶在利用搜索引擎便捷獲取各類信息的同時(shí)，也面臨著如何從海量數(shù)據(jù)中剔除那些影響信息檢索效率及準(zhǔn)確度的冗余信息的問(wèn)

5、題。在一般情況下，鑒于用戶只關(guān)注返回目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的前幾頁(yè)，因此對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)排序，改善搜索質(zhì)量，提高用戶滿意度顯得尤為重要。對(duì)于網(wǎng)頁(yè)，除了文本信息，頁(yè)面間的鏈接結(jié)構(gòu)也是人們獲取有用信息的重要途徑。經(jīng)典的網(wǎng)頁(yè)排序算法---PageRank正是使用網(wǎng)頁(yè)間的鏈接結(jié)構(gòu)對(duì)各網(wǎng)頁(yè)的權(quán)重值進(jìn)行迭代計(jì)算，很大程度上提高了對(duì)網(wǎng)頁(yè)權(quán)重計(jì)算的精準(zhǔn)度。但是PageRank算法仍存在許多待研究及待突破的不足，開(kāi)展相關(guān)研究具有重要應(yīng)用價(jià)值。本文首先闡述了基于MapReduce的PageRank算法的研究背景和意義，然后對(duì)該算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析總結(jié)。在此基礎(chǔ)上，著重分析出算法中影響性能和準(zhǔn)確度的關(guān)鍵因素，即

6、迭代次數(shù)和“主題漂移”，進(jìn)而提出了改進(jìn)算法：子圖估算PageRank網(wǎng)頁(yè)排序算法及個(gè)性化智能推薦的權(quán)值分配方法。然后對(duì)所改進(jìn)算法進(jìn)行理論分析，包括算法的迭代次數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度和準(zhǔn)確性。最后，在MapReduce編程模型上實(shí)現(xiàn)PageRank算法及其改進(jìn)算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比分析證明算法的合理性、有效性。與傳統(tǒng)算法相比，改進(jìn)后的算法時(shí)間復(fù)雜度低，迭代次數(shù)少，準(zhǔn)確度較高。關(guān)鍵詞網(wǎng)頁(yè)排序；MapReduce；PageRank算法；子圖；用戶習(xí)性愛(ài)好-I-ResearchonWebPageRankBasedonImprovedPageRankAlgorithmAbstractWiththerap

7、iddevelopmentoftheInternetinformationtechnologytoday,itseemsthatovernight,bigdata(BigData)becomesoneofthemostpopularvocabulary.Althoughuserscanobtainallkindsofinformationbyusingsearchenginesconveniently,theyarealsoface