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web社区搜索引擎的研究与设计

计算机工程与应用 2006年第30期42卷 148-150页

作者：刘务华罗铁坚王文杰中国科学院研究生院北京100080

web社区是组织之间实现信息交流、共享和讨论的环境。一个web社区一般涉及几十到几百个组织,怎样快速的从组成web社区的组织中获取信息是一个很重要的问题。论文分析了web社区搜索的特点,介绍了web搜索引擎的基本原理。基于web抓取器,... 详细信息

web社区是组织之间实现信息交流、共享和讨论的环境。一个web社区一般涉及几十到几百个组织,怎样快速的从组成web社区的组织中获取信息是一个很重要的问题。论文分析了web社区搜索的特点,介绍了web搜索引擎的基本原理。基于web抓取器,向量空间模型,结合相关性排序等技术实现了一个web社区搜索引擎——ChinalabSearch,详细阐述了系统的体系结构。根据对系统的性能评估,系统满足web社区的搜索要求,可以提高在社区内查找信息的效率,为组织间的合作提供方便。

关键词： web社区搜索引擎向量空间模型 VSM 信息获取 ChinalabSearch

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web社区中话题的发现与排序

Web社区中话题的发现与排序

作者：文利娟武汉理工大学

学位级别：硕士

随着web社区的蓬勃发展,互联网正逐步跨入社区时代。web社区以其开放性、互动性和共享性深得广大网民的喜爱,成为网民表达思想、获取信息、互相交流以及建立社交圈的主要平台。如何对社区中的资源进行分类、整理、排序,将优质、有效的... 详细信息

随着web社区的蓬勃发展,互联网正逐步跨入社区时代。web社区以其开放性、互动性和共享性深得广大网民的喜爱,成为网民表达思想、获取信息、互相交流以及建立社交圈的主要平台。如何对社区中的资源进行分类、整理、排序,将优质、有效的资源推荐给用户,以有效地提高社区资源的分享和利用,具有重要的意义。本文面向虚拟社区领域,使用话题发现技术和话题排序技术对其话题信息进行挖掘。在话题发现中,本文通过选择合适的话题发现模型对从web页面中提取的与话题相关的主题进行分析,然后运用单遍聚类算法实现了话题发现;在话题排序中,本文根据社区网页特点建立了话题排序特征模型,然后根据话题排序得分实现了话题排序。通过话题发现和话题排序,本文实现了将社区中的信息按照所表达的主题进行归类和组织,并以有序的形式展现给用户,从而有效地管理和组织了社区中的信息,可方便用户在动态变化的社区环境下查看自己感兴趣或需要的信息。本文的创新点如下:(1)在话题发现和建立话题模型时,将主题与评论相结合,从而使获得的话题信息更为全面。(2)在话题排序时,本文通过对web社区网页进行分析,选出话题的最近发布时间、最远发布时间、主要发布时间、被点击次数、被评论次数、当前评论增长速度,平均评论数和当前评论数作为排序特征,从而解决了传统话题排序中使用单一的点击数或更新时间来进行话题排序的不足。(3)在确定权重向量时,结合用户参与评判的方法提出了一种新的确定排序特征向量权重的方法,实验证明,通过该方法得到的权重向量使本文得到了较好的排序结果。本文的实验对象为国内最大的三个社区网站:猫扑大杂烩、天涯社区和腾讯社区。实验证明,本文所提出的社区话题发现和排序方法是可行的,且排序结果良好。

关键词： web社区主题信息提取主题分析话题发现话题排序

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web社区发现算法的研究与实现

Web社区发现算法的研究与实现

作者：刘静燕山大学

学位级别：硕士

web是一个巨大的信息资源库,不仅内容复杂、而且形式各异。根据查询主题需要发现web上聚集在一起的社区,使用户很快地从互联网上提取所需知识,即为web社区挖掘。web社区发现使有效地利用链接信息加强现有搜索和浏览技术成为可能,且对搜... 详细信息

web是一个巨大的信息资源库,不仅内容复杂、而且形式各异。根据查询主题需要发现web上聚集在一起的社区,使用户很快地从互联网上提取所需知识,即为web社区挖掘。web社区发现使有效地利用链接信息加强现有搜索和浏览技术成为可能,且对搜索引擎、门户网站内容自动分类以及互联网内容的过滤都有重要的意义。本文从不同的web社区定义出发,在深入研究web社区挖掘技术的基础上,提出一种新的web社区挖掘算法。首先,研究最大流算法的种子网页发现过程。针对此过程受用户主观因素影响的问题,结合HITS算法能够发现权威的主题网页的优点,提出PHITS算法。该算法先完善邻域图的构造过程,再采用新的公式计算页面的权威值和中心值,最后将权威值较大的网页提取出来。其次,将PHITS算法发现的网页作为最大流算法的种子网页,再采取相对严格的、同时对社区内外的点进行约束的web社区定义,运用最大流算法发现web社区,整个社区发现过程称之为PH-MaxFlow算法。再次,对于已经发现的web社区,传统的评价方法是由用户根据查询主题和查询结果给出相应的评价,针对这种评价容易掺杂用户主观需求的问题,将web社区的形成与图的划分相结合,提出了确定的评价所发现社区与查询主题相关度大小的公式。最后,构造了简单的web社区搜索系统,对上述的研究内容进行了实验验证并给出实验结果。

关键词： web社区最大流社区发现 HITS 种子网页

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web社区结构挖掘的研究与应用

Web社区结构挖掘的研究与应用

作者：罗彩君西北大学

学位级别：硕士

web是一个复杂超文本所组成的巨大信息源,而且以很快的速度在不断的扩大,web在发展过程中存在着大量的社区,这些社区是web组织中非常重要的信息,社区可以为用户提供有价值的、可靠的、及时的信息,社区反映了web中普遍存在的、复杂的聚... 详细信息

web是一个复杂超文本所组成的巨大信息源,而且以很快的速度在不断的扩大,web在发展过程中存在着大量的社区,这些社区是web组织中非常重要的信息,社区可以为用户提供有价值的、可靠的、及时的信息,社区反映了web中普遍存在的、复杂的聚团关系和层次关系。如何利用和发现web中的社区,是web挖掘的一个研究方向。本文在分析了web社区的定义、社区的发展、web数据挖掘的概念与分类、链接分析技术等基础理论的基础上,对web社区结构挖掘的典型算法:基于重要度分析的PageRank算法、基于有向二分图的Trawling算法、基于主题提取的HITS算法进行了详细的分析和比较。重点研究了传统最大流算法和基于HITS算法的边容量分配最大流算法的实现过程及在社区挖掘中存在的问题。传统最大流算法虽然能较好的解决主题漂移问题,但对社区的质量和数量也会带来许多不利的影响。而基于HITS算法的边容量分配最大流算法因为采用两个结点的中心值和权威值的简单加和平均作为边容量,从而有可能增加噪音页面被提取到社区。为解决上述算法中存在的问题,本文提出了基于传递概率的边容量分配最大流改进算法,该算法将节点连接度和节点相关度这两个不同角度的属性特征量化地融合到连边的传递概率中,根据传递概率分配边的容量,传递概率的计算综合考虑了节点之间的多种因素,对原算法进行了优化。本文最后设计了一个web社区结构挖掘系统,该系统利用本文提出的改进算法进行web社区挖掘,经过大量的实验证明,该系统能较好的解决传统算法在社区挖掘中存在的一些问题,进一步提高了web社区挖掘的准确性。

关键词： web社区 web数据挖掘 HITS 最大流传递概率

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面向CRIC的web社区发现方法研究

计算机工程与应用 2009年第25期45卷 129-131,162页

作者：李翠西安财经学院信息学院西安710100

针对现有web社区发现方法存在的不足及其聚合程度的测量问题,以社区节点、边、结构为对象,研究web社区聚合强度的测量方法,分析社区最大化目标函数,以解决社区最优划分及主题优化问题,并提出CRIC社区发现算法。在现有信息搜索软件工具... 详细信息

针对现有web社区发现方法存在的不足及其聚合程度的测量问题,以社区节点、边、结构为对象,研究web社区聚合强度的测量方法,分析社区最大化目标函数,以解决社区最优划分及主题优化问题,并提出CRIC社区发现算法。在现有信息搜索软件工具包的基础上构建其应用系统,实验结果验证该算法的有效性及适用性,能快速、高效地完成对网络社区的划分,具有一定的理论及应用价值。

关键词： web社区聚类等级集成聚合度划分

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基于粒子群算法的web社区发现

计算机科学 2008年第3期35卷 18-21,145页

作者：段晓东王存睿刘向东林延平东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 大连民族学院非线性信息技术研究所辽宁大连116600 加拿大Alberta大学数学科学系埃德蒙顿T6G 2G1

web社区发现技术是提高网络搜索引擎检索质量的重要途径之一。如何给出利用较少先验信息,并能对网络进行高效划分的算法是网络社区发现的关键。传统算法如Wu-Huberman算法虽能对社区进行快速划分,但需先确定分属不同社区的两个节点,Radi... 详细信息

web社区发现技术是提高网络搜索引擎检索质量的重要途径之一。如何给出利用较少先验信息,并能对网络进行高效划分的算法是网络社区发现的关键。传统算法如Wu-Huberman算法虽能对社区进行快速划分,但需先确定分属不同社区的两个节点,Radichi快速分裂算法依赖于网络中存在的三角形的数目,DuchJ提出的极值优化算法对初始解非常敏感。本文提出一种基于粒子群优化算法的网络社区发现方法,并用不同规模的网络图Zachary、Krebs和dolphins网络结构对方法进行测试,实验结果表明,该方法在无先验信息的条件下,以较低的时间复杂度,快速、高效地完成对网络社区的划分。

关键词： web社区社区发现粒子群算法搜索引擎

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PH-MaxFlow算法发现web社区

计算机工程与应用 2009年第5期45卷 113-116页

作者：郭希娟刘静燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

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... 详细信息

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。

关键词： web社区基于超链接分析的主题搜索算法最大流算法

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基于链接分析的web社区发现技术的研究

计算机应用研究 2006年第7期23卷 183-185页

作者：高琰谷士文唐琎中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410075

如何发现web上根据“主题”聚集在一起的多个社区,使我们能快速地从互联网上提取知识,是web挖掘的一个研究方向。详细介绍了基于链接结构的四种社区发现的算法,同时也指出了这些算法的缺陷和改进方向。

关键词： web社区 PageRank HITS 二分图核最大流

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一种改进的基于最大流的web社区挖掘算法

计算机应用 2009年第1期29卷 213-216页

作者：张金增范明郑州大学信息工程学院郑州450052

针对原始最大流算法给每条边的边容量分配一个常量值,在社区质量及成员数量上造成的问题,提出了一种改进的web社区挖掘算法。该算法考虑不同边的重要性差异,将加权PageRank算法中页面的重要度转化为衡量页面之间边重要性的传递概率值,... 详细信息

针对原始最大流算法给每条边的边容量分配一个常量值,在社区质量及成员数量上造成的问题,提出了一种改进的web社区挖掘算法。该算法考虑不同边的重要性差异,将加权PageRank算法中页面的重要度转化为衡量页面之间边重要性的传递概率值,并使用该值对边容量进行赋值。实验结果表明,改进的算法有效地提高了web社区的质量。

关键词： web社区 web图最大流算法加权PageRank