一种改进的PageRank算法

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PageRank算法在网页排序中的应用及改进

PageRank算法在网页排序中的应用及改进PageRank算法是一种在网页排序中广泛应用的算法，旨在根据页面间的链接关系和互动，为网页分配权重。

本文将介绍PageRank算法的基本原理和其在网页排序中的应用，并探讨一些改进方法，以提高其准确性和效率。

一、PageRank算法的基本原理PageRank算法是由谷歌公司的创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）于1996年提出的。

它根据网页之间的相互链接关系来计算每个网页的重要性指标，基本原理如下：1. 网页的权重：PageRank算法认为，一个网页的重要性取决于其被其他重要网页所链接的数量和质量。

一个链接来自权重高的网页对被链接的网页权重的贡献也更大。

2. 链接关系的传递性：如果网页A链接到网页B，那么网页B将获得一部分网页A的权重。

这种链接关系的传递性可以通过迭代计算来逐步传递网页的权重。

3. 反向链接的重要性：网页B被更多重要网页所链接时，网页B的权重会更高。

这个想法来源于互联网上用户通过链接表达的投票行为。

相对于单纯的链接数量，反向链接更能反映网页的权威性和受欢迎程度。

二、PageRank算法在网页排序中的应用PageRank算法在网页排序中的应用主要体现在搜索引擎中，通过计算网页的PageRank值，对搜索结果进行排序，从而提供更准确和有用的搜索结果。

1. 提高搜索准确性：PageRank算法通过对网页的重要性进行评估，将重要网页排在搜索结果的前面。

这样用户可以更容易地找到权威和有价值的信息。

2. 抑制垃圾信息：通过使用PageRank算法，搜索引擎可以过滤掉一些垃圾信息或低质量的网页。

因为这些网页往往没有被高质量网页所链接，其PageRank值较低。

3. 发现新网页：PageRank算法还可以帮助搜索引擎发现新网页。

当一个新网页被高质量网页链接时，其PageRank值将增加，并逐渐被搜索引擎所索引和优先展示。

一种抵抗链接作弊的PageRank改进算法

第２６卷
第５期
中文信息学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＩＮＥＳＩＯＲＭＡＴＩＥＮＦＯＮＲＯＣＥＳＩＰＳＮＧ
Ｖ０．２１６，Ｎｏ５．
Ｓｅ．２２ｐ，０１
２１０２年９月
文章编号：１０ — ０７２１）５００ — ６０３０７（０２０ —１１０
ＨＥＺｈｍｉｇ，ＷＡＮＧｈｏ，ＺＨＡＮＧａｇｉｎＬｉｎｇＧｎ，ＣＨＥＮＧＸｕｅｉｑ
（．ＩｓｉｔｆＣｏｕｉｇＴｅｈｏｏｙ，ＣｈｎｓａｅｆＳｉｎｅ，Ｂｅｉｇ１０９１ｎｔｕｅｏｍｐｔｃｎｌｇｔｎｉｅｅＡｃｄｍｙｏｃｅｃｓｉｎ０１０，Ｃｈｎｊｉａ；
２Ｎａｉｎ１ＩｐｔｒＮｅｗｏｋａｄＩｆｒｔｎＳｃｒｙＭａａｅｎｎｅ，Ｂｅｉｇ１０２，ｉａ．ｔｏａｎｕｅｔｒｎｎｏｍａｉｅｕｉｎｇｍｅｔＣｅｔｒＣｏｏｔｉｎ００９Ｃｈｎ）ｊ
网页的ＰｇＲｎａｅａｋ值，降低作弊网页的ＰｇＲｎａｅａｋ值。
链接农场是互联网强连通效应的实例之一ｌ＿１，强连通效应对网页的权重的提升有非常大的影响。交换链接是指网站之间人为地互相增加对方网站的链接，是增加外链成本最低和使用最多的一种
（００２１ＡＡ０２０，００１５２２１ＡＡ０２０）１５３

基于内容相关性和时间分析的改进PageRank算法

ＤｅｇＤａｊｎＺｏａｌｎｎｎｕｈｕＣｉａ
（ｐｒｍｅｔｏｍｐｔｒＳｉｎｅＤｅａｔｎｆＣｏｕｅｃｅｃ，ＷｕａｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙ，Ｗｕａ４０７）ｈｎＵｎｖｒｉｏｃｎｌｇｙｈｎ３００
ｔｎｉｉｒｔｆｌｋｄｗｅａｅ，ａｄｔｋｓｔｍｅｆｃｏｆｂｐｇｓｉｔｏｓｄｒｔｎｅｔｓｍｌｉｏｎｅｂｐｇｓｎａｅｉａｔｒｏａｙｉｗｅａｅｏｃｎｉｅａｉ，ｗｈｃａｎａｃｈａｋｖｌｅｎｏｉｈｃｎｅｈｎｅｔｅｒｎａｕｓｏｅｒｌｖｎｂｐｇｓＥｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｅｉｒｖｄａｇｒｈｅｆｃｉｅｙｓｌｅｈｈｍｅｄｉｒｂｆｎｗｅｅａｔｗｅａｅ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｈｍｐｏｅｌｏｉｍｆｅｔｌｏｖｓｔｅｔｅ－ｒｆｐｏ — ｔｖｔｌｍｓｏｒｉａｌｏｉｍ，ａｄｍａｅｎｗａｅｉｅｉｈａｋｎｅｕｔ．ｅｆｏｉｎｌｇｒｔｇａｈｎｋｅｐｇｓｒｓｎｔｅｒｎｉｇｒｓｌｓ
假定网页的访问者点击网页任一链接的概率是相
ＡｂｔａｔＣｌｓｉａＰｇＲａｋａｇｒｔｍｅｅｍｉｅｈａｅｎａｕｓｏｂｐｇｓｏｌｃｏｄｎｏｔｅｌｋｓｒｃｓｒｃａｓｃｌａｅｎｌｏｉｈｄｔｒｎｓｔｅＰｇＲａｋｖｌｅｆｗｅａｅｎｙａｃｒｉｇｔｈｉｔｕ — ｎｔｒｓｏｂｐｇｓｕｅｆｗｅａｅ，ｗｈｃｓａｌｅｕｔｈｍｅｄｉ，ｔａｈｇＲａｋｖｌｅｆｗｅａｅｈｔａｅｎｔｒｌｔｄｔｈｉｈｕｕｌｒｓｌｓｉｔｅ－ｒｆｈｔｓｔｅＲａｅｎａｕｓｏｂｐｇｓｔａｒｏｅａｅＯｔｅｙｎｔｉ

基于主题聚焦模型的PageRank改进算法

第２８卷第３期
２１０１年３月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒｔｒＡｐｌｃｔｏｓａｄＳｆｗａｅ
Ｖｏ．８Ｎｏ３１２．
Ｍａ．０１ｒ２ｌ
基于主题聚焦模型的ＰｇＲｎａｅａｋ改进算法
题一个重要性分值。这样可以有效地避免主题漂移现象的发
１９９８年，斯坦福大学的博士研究生Ｂｉｒｎ和Ｌｗｅｃａｒｎｅ提出ＰｇＲｎ … 算法，ａｅａｋ算法通过分析网络中的链接结构来ａｅａｋＰｇＲｎ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＤｎｈａＵｉｒｔＳａｇａ０６０Ｃｉ）ＳｈｏｏｐｔＳｉｃｎｅｈｏｏ，ｏｇｕｎｅｓｙ，ｈｎｈｉ１２，ｈｎｏｒｅｇｖｉ２ａ
ＡｂｔａｔｓｒｃＴｒｕｈｓｕｙｎｈｈｒｏｎｓｏｒｄｔｎｌＰｇＲａｋａｇｒｈ，ｈｃｓａｎｌｚｇａｇｒｈｆｒｈｐｒｎｓａｄｉｈｏｇｔｄｉｇｔｅｓｏｔｍｉｇｆｔｉｏａａｅｎｌｏｔｍｗｉｈｉｎａａｙｉｌｏｉｍｏｙｅｌｋ，ｎｔｃａｉｉｎｔｉｓ
络搜索引擎来获得自己需要的信息。
分类判断。这就需要足够的空问和时间来存储这些额外的信
息，则就很难抑制主题漂移现象的发生。否

dPageRank——一种改进的分布式PageRank算法

ｄｓｕｓｄｈｎｔｅｔｅ￣ａｄｅａｕｔｎｓａｄｒｆｄｓｉｕｅａｅｎｇｒｈｗｅｅｉｔｄｃｄａｄｔｕｌｈｄｉｓｅ．ＴｅｈｏｎｖａｉｔａｄｏｉｔｂｔｄＰｇＲａｋａｏｔｍｒｎｒｕｅ，ｎｗｏｐｂｉｅｃｈｌｏｎｒｌｉｏｓ
Ａｂｔａｔｈｒｄｔｎａｅａｋｌｏｔｍａｅｉｗｅ．Ｔｅｐｏｌｍｓｆｒｎ —ｅｋｎｎａｇｅｐｇｓｗｒｓｒｃ：ＴｅｔａｉｏａＰｇＲｎａｇｒｈｗｉｌｉｓｒｖｅｄｈｒｂｅｏａｋｌａｉｇａｄｄｌ — ａｅｅｅｎ
Ｇｏｅ的服务器就超过了１００台… 。这种情况下。ｏｇｌ５０在
的基础上降低通信量，分布式ＰｇＲｋ是ａｅａ算法主要考虑的问ｎ
题。
２分布式ＰｇＲｎａｅａｋ计算原理
２１ＰｇＲｋ的迭代计算．ａｅａｎ
ＰｇａｋａＲ只有采用分布式的算法，能和目的网络搜索引ｅｎ才前擎结构相结合，并在性能上满足快速更新的要求。
维普资讯
第２第１６卷期２００６年１月
文章编号：０ — ０１２０）１— ０１４１１９８（０６００２ —００
计算机应用
ＣｏｕｅｐｌａｉｎｓｍｐｔｒＡｐｉｔｏｃ
Ｖｏ．．１２６Ｎｏ１
ｅｐｒｎａｇｒｈｒｉｃｓｅ．Ａｔｒｔａ，ａｎｗｄｓｒｕｅａｅｎｇｒｔｍａｒｐｓｄｎｎｅｐｒｎｘｅｍｅｔａｏｔｍｓｗｅｅｄｓｕｓｄｉｌｌｉｆｅｈｔｅｉｔｂｔｄＰｇＲａｋａｏｈｗｓｐｏｏｅ，ａｄａｘｅｍｅｔｉｌｉｉ

采用改进受欢迎度的PageRank优化算法

（ｐｒｍｅｔｏｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｎＤｅａｔｎｆＩｆｒｔｇｎｅｉｇ，ＺｅｇｈｕＣｌｇｆＡｎｍａｓａｄｙＥｎｉｅｒｎＺｅｇｈｕ４０１，ｉａｏｈｎｚｏｏｌｅｏｉｌＨｕｂｎｒｇｎｅｉｇ，ｈｎｚｏ５０１Ｃｈｎ）ｅ
Ｐｏｕａｉｇｅ（ＲＯＡＢＰＤ）ｗａｒｐｓｄｐｌｒｙＤｒｅＰｔｅＩｓｐｏｏｅ．ＴｈｅＰＲＯＡＢＩｆｒｔｙｕｅｅｐｇｅｌｕｌｙｒｎｉｇｆｎｔｎｔｏ — ＰＤｓｌｓｓａｎｗａｅｒａａｉａｋｎｕｃｉＯｃｔｉｑｔｏ
受欢迎度来消除内在的网页质量问题从而避免该问题。实验结果表明该改进算法在评价网页时获得了较．
好的公平性，而能够克服上述搜索引擎的不足。从
关键词：索引擎，搜受欢迎度，ａｅａｋ优化算法ＰｇＲｎ
中圈分类号：３１ＴＰ０文献标识码：Ａ
ｒｃｈｂｖｒｂｅ，ａｄｔｅｍｐｏｓａｍｐｏｅｏｕａｉｅｒｅｔｖｉｈｒｂｅｅｔｔｅａｏｅｐｏｌｍｎｈｎｅｌｙｎｉｒｖｄｐｐｌｒｔｄｇｅＯａｏｄｔｅｐｏｌｍ．ＥｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｙｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｓｔａｈｈｔｔｅＰＲＯＡＢＩＰＤａｔａｎｕｂａｅｂｒｎｉｇａｄｃｎｏｅｃｍｅｔｅａｏｅｎｉｎｄｄｆｉｎｙｏｅｒｈｅｇｎ．ｃｎａｔｉｎｉｓｄｗｅａｋｎｎａｖｒｏｈｆｒｍｅｔｅｅｉｅｃｆｓａｃｎｉｅｏｃ

基于网页等级的PageRank算法改进

用户的满意结果可以达到５％，这仍然意味着０但失败．索的准确性急需提高．搜
文中通过对ＰｇＲｎａｅａｋ算法的研究，出了一提
Ｐ（）－（ＲＡ１
＋ ∑ ｄｎ
（）１
式中，ＲＡ为页面Ａ的ＰｇＲｎ值；ＲＴ）Ｐ（）ａｅａｋＰ（ｉ为页面的ＰｇＲｎ值，中页面链向页面Ａ；ａｅａｋ其
排序准确性．该改进后的ＰｇＲｎ算法可用于通ａｅａｋ
用搜索引擎的搜索结果的排序上，算法也可用该
算法中将用户点击链接的行为，为一种不视
关心内容的随机行为，而用户点击页面内的链接
于垂直搜索引擎的网页等级排序，提高准确率．
加，搜索引擎越来越不能满足用户的需要，特别在页面评价以及页面排序、性化搜索等方面还有个很多的不足，调查 … ，问搜索引擎已成为据访
８％的Ｗｅ话中的第一步，户平均在每次会８ｂ会用
②一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页链接，它也可能是很重要的；则 ③一个网页的重要性平均地传递到它所链接的网页．据这个思想，ａｒｎｅＰｇ根Ｌｗｅｃａｅ和Ｓｒｅｅｇｙ
第３卷ｌ
第２期
大连交通大学学报
ＪＵＲＮＡＯＦＤＡＬＡＮＯＬＩＪＡＯＴＮＧＵＮＩＩＯＶＥＲＩＹＳＴ
Ｖｏ．１Ｎｏ２】３．Ａｐ．００ｒ２１

leaderrank迭代算法

Leaderrank迭代算法是一种用于网络分析和社交网络分析的重要算法。

该算法可以用来评估网络中各个节点的重要性，并据此对节点进行排序。

Leaderrank算法是PageRank算法的一种改进版本，它在计算节点重要性时考虑了节点的领导者属性，从而更准确地揭示了节点在网络中的地位。

Leaderrank算法的原理主要包括以下几个步骤：1. 确定网络结构：首先需要确定待分析的网络结构，包括节点之间的连接关系和网络的拓扑结构。

这一步需要对网络进行建模和数据准备工作，确保能够准确地反映出网络的实际情况。

2. 计算节点的领导者属性：在确定了网络结构之后，接下来需要计算每个节点的领导者属性。

领导者属性可以从多个维度来定义，比如节点的度、介数、聚集系数等。

这些属性可以反映出节点在网络中的重要性和影响力。

3. 构建转移矩阵：基于节点的领导者属性，可以构建出节点之间的转移概率矩阵。

这个矩阵可以用来描述节点之间的转移概率，从而实现节点之间的信息传递和影响传播。

4. 迭代计算节点重要性：通过迭代计算的方式，可以得到每个节点的重要性得分。

这些得分可以用来对节点进行排序，从而找出网络中的关键节点和中心节点。

通过这些步骤，Leaderrank算法能够准确地衡量网络中各个节点的重要性，为网络分析和社交网络分析提供了重要的工具和方法。

Leaderrank算法也适用于大规模网络和复杂网络，可以处理包含上百万甚至上亿节点的网络结构。

除了上述的基本原理外，Leaderrank算法还有一些改进和扩展的内容，比如考虑节点的时序信息、社区结构信息等。

通过引入更多的特征和属性，Leaderrank算法可以更加准确地评估节点的重要性，并据此进行节点排序和网络分析。

Leaderrank迭代算法是一种非常重要的网络分析算法，它在社交网络、信息网络、生物网络等多个领域都有着广泛的应用。

随着网络结构和数据规模的不断扩大，Leaderrank算法的重要性和研究价值也将进一步凸显。

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ｎｗｂｐｇｓｅｗｅａｅ．
ＫｅｏｒｓＰｇＲａｋａｇｒｔｍ，ａｃｏｅｔ，ｓｉｒｔｙＷｄａｅｎｌｏｉｈｎｈｒｔｘｓｉｌｉｍａｙ，ｔｉｇｆｅｂｃａｔｒｉｎｅｄａｋｆｃｏｍＣｌｓｍｂｒＴＰ］ａｓＮｕｅ３］
关键词ＰｇＲａｋ算法；文本；似度；时间反馈因子ａｅｎ锚相
Ｔ３１Ｐ１
中图分类号
ＡｎＩｐｏｅｇＲａｇｒｔｍｒｖｄＰａｅｎｋＡｌｏｉｈｍ
ＷａｎｇＺｈｏｎｅｇｆｉ
（ａｈｍａｉｅａｔｎ，ＢｏｉｉｒｉｆｔａｄＳｉｃｓａｊ７１１）ＭｔｅｔｓＤｐｒｍｅｔａｊＵｎｖｓｙｏｓｎｃｎｅ，Ｂｏｉ２０３ｃｅｔＡｒｅ
博士研究生ＳｒｅｒｅｇｙＢｉｎ和ＬｗｒｎｅＰｇ提出了ａｅｃａｅ网络链接分析的一个新算法ＰｇＲｎ，ｏｇｅ应ａｅａｋＧｏｌ
漂移现象的发生，高了搜索引擎的查准率，改提又善了新网页的ＰｇＲｎａｅａｋ值。
摘移以及偏重旧网页的问题，ａｅｎ结合锚文本相似度和时间反馈因子提出了一种
ＰｇＲｎａｅａｋ改进算法ＳＰ并对ＳＰＴＲ，ＴＲ算法进行实验分析。先比较了传统ＰｇＲａｋ算法与加入锚文本相似度的ＰｇＲ— ａｅｎａｅａｋ算法，ｎ结果表明加入锚文本相似度的ＰｇＲｎａｅａｋ算法有利于减少主题漂移现象的发生；其次比较了加入锚文本相似度的ＰｇＲｎ算法与ＳＲ算法，ａｅａｋＴＰ结果表明ＳＲ算法不但减少了主题漂移现象，ＴＰ而且还弥补了新网页的ＰｇＲｎａｅａｋ值。
总第２０６期２１年第６期０１
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌＥｎｉｅｒｎｇｔｇｎｅｉｇａ
Ｖｏ＿９Ｎｏ６ｌ３．
８
一
种改进的ＰｇＲａｋ算法ａｅｎ
王钟斐
（鸡文理学院数学系宝宝鸡７１１）２０３
ＡｂｔａｔＡｉｎｔｔｅｐｏｌｍｓｏｐｃｄｉｎｍｐａｉｉｇｏｌｂｐｇｓｆｒＰａｅｎｌｏｉｍ，ｃｍｂｎｄｓｒｃｍｉｇａｈｒｂｅｆＴｏｉ— ｒｔａｄｅｈｓｚｎｏｄｗｅａｅｏｇＲａｋａｇｒｈｆｎｔｏｉｅｗｉｈａｃｏｅｔｉｌｒｔｎｉｎｅｄａｋｆｃｏ，ｔｉｒｉｌｒｓｎｓａｔｎｈｒｔｘｓｓｍｉｉａｄｔａｙｍｉｇｆｅｂｃａｔｒｈｓａｔｃｅｐｅｅｔｎｉｒｖｄａｇｒｔｍＴＰ，ａｄａａｙｓＳｍｐｏｅｌｏｉｈＳＲｎｎｌｚＴＰＲａｇｒｔｍｙｅｐｒｎ．ＦｉｔｔｉａｔｌｏａｅｈｒｄｔｎｌＰｇＲａｋａｇｒｔｍｎｄｉｇａｃｏｅｔｓｍｉｒｔｌｏｉｈｂｘｅｉｍｅｔｒｈｓｒｉｅｃｍｐｒｓｔｅｔａｉｉａａｅｎｌｏｉｓｃｏｈａｄａｄｎｎｈｒｔｘｉｌｉｙａＰｇＲａｋａｇｒｔｍ，ｒｓｌｓｓｏｔａｙａｄｎｎｈｒｔｘｉｌｒｔｇＲａｋａｇｒｔｍｅｐＯｒｄｃｈｃｕｒｎｅｏａｅｎｌｏｉｈｅｕｔｈｗｈｔｂｄｉｇａｃｏｅｔｓｍｉｉＰａｅｎｌｏｉａｙｈｈｌｓｔｅｕｅｔｅｏｃｒｅｃｆｔｅｐｅｏｎｎｏｏｉ— ｒｆ．ＳｃｎｈｓａｔｌｏａｅｄｉｇａｃｏｅｔｓｍｉｒｔａｅｎｌｏｉｍｎＴＰａ — ｈｈｎｍｅｏｆｔｐｃｄｉｔｅｏｄｔｉｒｉｅｃｍｐｒｓａｄｎｎｈｒｔｘｉｌｉｙＰｇＲａｋａｇｒｈａｄＳＲｌｃａｔｇｒｈ，ｒｓｌｈｗｈｔＳｏｉｍｔｅｕｔｓｏｔａＴＰＲｌｏｉｍｏｎｙｒｄｃｏｉ－ｒｔｐｅｏｎｎｓａｇｒｔｈｎｔｏｌｅｕｅｔｐｃｄｉｈｎｍｅｏ，ｂｔａｓｋｐＰａｅｎａｕｏｆｕｌｏｍａｅｕｇＲａｋｖｌｅｆｒ
１引言
互联网的高速发展，使得网络上的信息急剧增长。对于用户特定的查询要求，何获得最新的、如最权威的并且和查询词最相关的网页，成了搜索便引擎要解决的首要问题。１９９８年，坦福大学的斯