具有时间反馈的PageRank改进算法

针对某一类网页(比如新闻网页)在互联网上发布时间越长,其信息的重要性将随之下降这一事实,在传统的PageRank算法中加入时间反馈因子,实现网页因发布时间的长短,其PageRank值也随之上下浮动.并采用Seidel迭代算法加速迭代收敛过程.实验结果表明,改进后的算法在计算这类与发布时间相关的网页的PageRank值时,符合人们的一般期望,是有效的.Seidel迭代算法有利于提高算法效率.

基于Direct Show的监控软件的设计与实现

首先分析监控系统的现状,指出目前存在的两个问题:各个厂家提供的视频捕获卡的系统开发包不一致,导致软件开发效率不高;监控服务器之间的管理紊乱。针对以上两个问题,给出基于DirectShow的监控软件的设计方案以及解决方法。

PageRank算法研究

深入剖析了著名搜索引擎Google的关键技术PageRank算法,介绍分析了该算法的当前发展现状。并针对PageRank算法容易出现主题漂移现象,利用提出的二阶相似度改进算法。实验表明,改进的算法有利于减少主题漂移现象,提高用户对检索结果的满意度。

基于主题相似度模型的TS-PageRank算法

PageRank算法是著名搜索引擎Google的核心算法,但存在主题漂移的问题,致使搜索结果中存在过多与查询主题无关的网页.在分析PageRank算法及其有关改进算法的基础上,提出了基于虚拟文档的主题相似度模型和基于主题相似度模型的TS-PageRank算法框架.只要选择不同的相似度计算模型,就可以得到不同的TS-PageRank算法,形成一个网页排序算法簇.理论分析和数值仿真实验表明,该算法在不需要额外文本信息,也不增加算法时空复杂度的情况下,就能极大地减少主题漂移现象,从而提高查询效率和质量.