中心性与PageRank融合的网页评分新法：CentralRank

本文主要探讨了一种名为"CentralRank"的新型网页综合评分方法，它结合了中心性理论（包括节点度、居间度和紧密度）与PageRank算法。节点度衡量一个网页与其他网页相连的数量，居间度则关注网页作为其他网页之间的连接桥梁，而紧密度则反映网页在社区内的联系强度。PageRank则是Google创始人Larry Page提出的经典算法，通过链接分析确定网页在网络中的相对重要性。 CentralRank算法的目标是提供一种更为准确且高效的网页评分方式，以便于搜索引擎优化和信息检索。该方法首先利用PageRank算法为网页赋予初始权重，然后利用中心性度量来增强对网页重要性的评估。相比于仅依赖单一中心性或PageRank的评分方法，CentralRank在保持评分时间性能的同时，能够提升预测准确性。 为了验证CentralRank的有效性，研究者设计了一款网页抓取器，它集成了网络信息采集、页面内容分析以及页面消重技术，使得数据获取过程自动化且精确。通过基于大量真实数据的实验，结果显示出CentralRank相较于单纯的中心性评分算法和PageRank算法，预测准确性分别提高了大约14.2%和7.5%，这表明了该方法在实际应用中的优越性能。 本文的研究成果对于理解和改进网络信息检索、社交网络分析以及搜索引擎优化等领域具有重要意义，特别是在处理大规模Web社会网络时，CentralRank展现出其在效率和精度上的优势。同时，它也为后续的网络分析和复杂系统建模提供了新的思路和技术支持。这一研究不仅提升了网页评分的科学性和实用性，还促进了网络科学与信息技术的融合。