基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.

基于改进HITS算法的电网脆弱集合快速评估

脆弱线路在连锁故障传播中起着推波助澜的作用。为了更加全面地辨识脆弱线路,本文提出一种基于超链接诱导主题搜索算法的电网脆弱线路识别方法。首先,利用线路开断后的潮流转移量与线路容量裕度建立各线路故障转移的相关性网络。其次,利用改进超链接诱导主题搜索算法,计算相关性网络中各线路的权威值和枢纽值。最后,结合基于蒙特卡罗采样的连锁故障仿真工具,在河北南网系统中验证了所提算法得到权威值排名和枢纽值排名的有效性。与现有方法相比,该方法既能准确识别排名高的脆弱线路,又具有计算速度快的优点。

面向垂直搜索引擎的主题提取算法

针对HITS算法对所有链接分配相等权重导致产生主题漂移的问题,提出基于计算链接价值度及Web页面语义主题相似度对链接分配合理权重的HITS改进算法,突出链接重要度的差异。实验表明,该算法的主题相关度提高了13%～42%,且较好地避免了主题漂移问题,增强了采集信息的准确性,对垂直搜索引擎的研究有重要的理论和实际应用价值。

PH-MaxFlow算法发现Web社区

HITS是一种经典的利用链接技术计算网页权威值和中心值的算法,它能够快速发现主题相关网页,其缺点是会发生"主题偏移"现象,首先提出PHITS算法,在一定程度上抑制了这种现象的发生。运用该方法提取权威值高的页面,作为PH-MaxFlow算法的种子节点,使得发现的Web社区更精确。同时提出了一种有效的评价Web社区的标准,用这个标准对原始最大流算法和提出的PH-MaxFlow算法进行比较,从而得出PH-MaxFlow算法发现的Web社区与主题更相关。

一种面向专业搜索引擎的查询推荐算法

根据专业搜索引擎的特点,提出了一种新颖的基于词语共现与HITS算法的查询推荐算法QR-CH(Query Recom-mendation algorithm based on word Co-occurrence and HITS algorithm)。该算法一方面利用HITS算法对基于词语共现筛选出的关联词按语义关联性进行排序,选取排序靠前的关联词作为推荐词,提高了推荐词与原查询词的相关性;另一方面使用HITS算法排序关联文档,从查询结果文档集的角度来判断推荐是否冗余,降低了推荐词的冗余性。该算法将推荐相关的信息存储到知识树中,利用知识树实现查询推荐。实验结果表明QR-CH算法在推荐词的相关性和冗余词的判断方面均优于文献中已有的类似算法。

基于链接相似度Web挖掘算法的研究与改进

在Web挖掘分类模式基础上,研究和分析了基于链接分析的Web结构挖掘算法HITS(Hyperlink induced topic Search)。针对HITS算法在获取拓展集处理过程中只考虑基于根集网页链接出、入网页,不考虑出、入网页相似度的不足之处,提出了一种改进的DS-HITS(Document Similarity hyperlink induced topic search)算法。该算法在拓展集处理过程中引进多种反映网页相似度的权值,从而使获取的网页在核心和权威值方面明显得到改进。最后,基于Webla开源项目初始数据,对比了DS-HITS算法和HITS算法的搜索结果。

考虑开断相对概率与后果的电网脆弱线路辨识

综合线路开断的相对概率和开断后果,考虑网架拓扑结构及实时运行状态、电源及负荷分布以及线路的传输容量等关键电网信息,给出识别电网脆弱线路的新方法.首先,定义单位熵综合负载率来描述电网的脆弱性,以线路开断前后该指标的变化,并用线路两端节点的重要度对其进行修正,以此来衡量线路开断后果.为合理地评估节点重要度,引入广泛用于网页排序的HITS算法,并对算法进行适应性改进.然后,从线路自身故障率和线路运行时受负荷随机波动影响而潮流越限的相对概率两方面评估线路开断相对概率;给出电网脆弱线路识别流程.IEEE 39算例验证了所提方法合理有效.

一种垂直搜索引擎主题相关性改进算法

迅速发展的Web给传统的搜索引擎带来了前所未有的挑战,面向特定主题或特定领域采集相关信息的垂直搜索引擎应运而生。在垂直搜索引擎中,网络蜘蛛的爬行策略和主题相关性判定算法是其核心。该文详细介绍了一种主题相关性判定算法-Hits算法,并在此基础上提出了一个改进的主题相关性判定算法,实验表明,改进的Hits算法提高了爬取网页的主题相关度,有助于网络蜘蛛爬取特定主题的信息。