PR相关算法以及谷歌PR值对网页的重视

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基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/C(T)其中PR（T）为T的PageRank值，C(T)为T的出链数，则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。　　PR（A）=（1-d） d（PR（t1）/C（t1） … PR（tn）/C（tn））；A代表页面A；PR（A）则代表页面A的PR值；d为阻尼指数。通常认为d=0.85；t1…tn代表链接向页面A的页面t1到tn；C代表页面上的外链接数目。C（t1）即为页面t1上的外链接数目。

从计算公式可以看到，计算PR值必须使用迭代计算才能得到。优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。不足：人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低；另外，PageRank有很严重的对新网页的歧视。
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名站网址导航于 2020-7-22 20:56 移动 @版权声明名站网址导航声明： 1.该文观点仅代表作者本人，名站网址导航系信息发布平台，名站网址导航仅提供信息存储空间服务。 2.名站网址导航所发布的一切资源、破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章等仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该网站程序，请支持正版软件，购买注册，得到更好的正版服务。 3.如有侵权请邮件与咱们联系删除或处理（邮箱：[email 988365@gmail.com]），本站将立即改正，谢谢。