搜索引擎排序算法的探索与改进

"该资源是一篇长春理工大学计算机应用技术专业的硕士学位论文，由李健撰写，全吉成指导，发表于2010年。论文主要探讨了搜索引擎排序算法的重要性和现有算法的研究，尤其是PageRank和HITS算法。作者还提出了针对HITS算法改进的ARC算法，并通过贝叶斯概率模型进行简化，以解决主题漂移问题，提高搜索引擎性能。关键词包括搜索引擎排序算法、HITS算法、ARC算法和主题漂移。" 详细说明: 搜索引擎排序算法是搜索引擎核心功能之一，它决定了用户在输入查询后看到的结果顺序。由于互联网上的网页数量巨大，快速准确地找到相关信息变得困难，因此，有效的排序算法能提升用户的搜索效率和满意度。 PageRank算法是由谷歌公司创始人提出的，它基于网页之间的链接结构来评估网页的重要性。一个被更多高质量网页链接的页面，其PageRank值通常更高，表示它更有可能是用户寻找的信息源。PageRank算法考虑了网页的链接数量和质量，有效地解决了网页排名问题。 HITS（Hypertext Induced Topic Selection）算法则是另一种重要的排序策略，它同时考虑了权威页（Authority）和 hubs（Hub）。权威页是指在特定主题上具有高质量内容的页面，而hub则是链接到许多权威页的页面。HITS算法试图找出那些既能提供权威信息又能够指引用户找到其他权威信息的页面。 然而，PageRank和HITS算法都存在一定的局限性，例如主题漂移问题，即排名高的页面可能并非与查询最相关的。为了解决这个问题，论文作者提出了基于链接相似度的改进ARC算法。ARC算法是对HITS的改良，旨在更好地捕捉网页的主题相关性，减少非相关结果的出现。作者运用贝叶斯概率模型来简化这一过程，使算法能更有效地识别和处理主题漂移，从而提高搜索引擎的检索精度和用户体验。 实验结果显示，改进的ARC算法确实能够在一定程度上控制主题漂移，提升了搜索引擎的性能，证明了这种改进方法的有效性。这为未来搜索引擎优化提供了新的研究方向和实践参考。