LinkRank社区发现算法下农产品“最后一公里”物流配送研究

现今我国农产品物流正在快速发展,消费者对瓜果蔬菜等配送要求也越来越高,而农产品物流配送的关键正是“最后一公里”的物流配送。但是,目前我国农产品在“最后一公里”物流配送方面还存有诸多难题,导致物流配送效率低下。基于此,本文以四川省成都市温江区社区物流配送为例,运用LinkRank社区发现算法对其农产品“最后一公里”物流的配送区域及配送点进行细分,并在如何提高配送效率方面给出建议。

基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别

针对目前基于复杂网络识别城市交通路网关键路段缺乏考虑现实影响因素和路段方向性问题,提出了一种基于有向含权复杂网络的关键路段识别方法。第一阶段利用复杂网络理论将城市交通路网构建成有向含权复杂网络模型;第二阶段利用LinkRank算法对复杂网络中边进行重要度排序,以此识别关键边,即城市交通路网关键路段;第三阶段利用变异的易感-感染(susceptible-infective,SI)模型对关键路段进行影响评估。通过对浙江省海宁市城区的城市交通路网分析,验证了本方法的实用性和有效性。

降级Web Spam的可信度链接分析算法

以降级WebSpam算法为研究内容,在分析TrustRank等算法的优点和不足的基础上,提出了时间可信度的概念刻画不同时间下页面的可信度,引入了CreditRank算法来计算页面的可信度。同时,引入了LinkRank算法来计算基于链接的页面质量,整合权威度和可信度。定性分析和实验结果表明,CreditRank算法扩展了种子的利用范围,提高了反Spam算法的覆盖度,LinkRank算法能够解决"无辜页面"问题,并取得很好的降级Spam的效果。

基于Nutch的就业垂直搜索引擎研究

针对通用搜索引擎专业性不够、查准率较低的问题,基于Nutch开源搜索引擎,采用基于本地词库和动态加载词库的正向迭代最细粒度切分算法实现中文分词。基于特征词和元数据标签的空间向量模型实现就业领域主题相关性判定,基于MapReduce引入网页链入链接权重因子和时间衰减因子改进LinkRank排序算法等对Nutch进行二次开发,并在网页信息抓取和过滤、就业信息搜索和特征词推荐等环节引入就业领域本体信息,采用Java框架技术对用户查询接口进行了二次开发,提供了如关键字智能提醒、定制爬虫、二次查找、设定查询结果日期、订阅查询等扩展查询接口,设计并实现了基于Nutch的就业垂直搜索引擎。实验结果表明,基于Nutch的就业垂直搜索引擎具有较高的查准率,可以满足用户专业检索的需求。