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基于阻尼系数和个性化向量修正的排序模型

A Ranking Model Based on Corrections of Damping Factor and Personalization Vector
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摘要 基于非负矩阵的特征值理论,研究了Google搜索模型中阻尼系数和个性化向量对PageRank排序结果的影响,建立了两个相应的排序模型,并通过数值例子验证所得到的结果. By the eigenvalue theory of the nonnegative matrix,in the Google search model,influences of the damping factor and personalization vector to the ranking result are analyzed.Then two corresponding ranking models are proposed.Numerical examples show the given results.
作者 郑华 蓝屹湘 ZHENG Hua;LAN Yi-xiang(School of Mathematics and Statistics,Shaoguan University,Shaoguan 512005,Guangdong,China)
机构地区 韶关学院数学与统计学院
出处 《韶关学院学报》 2019年第12期1-4,共4页 Journal of Shaoguan University
基金 广东省基础研究与应用研究重点项目(2018KZDXM065) 广东省大学生创新创业训练计划项目(S201910576058)
关键词 GOOGLE搜索 PAGERANK 阻尼系数 个性化向量 Google search PageRank algorithm damping factor personalization vector
分类号 O241.6 [理学—计算数学]
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参考文献2

二级参考文献12

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共引文献7

韶关学院学报
2019年 第12期

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