基于Web链接分析的HITS算法研究与改进

计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (21): 42-45.

基于Web链接分析的HITS算法研究与改进

喻金平1，朱桂祥2 ，梅宏标3

1.江西理工大学工程研究院，江西赣州 341000
2.江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000
3.江西理工大学应用科学学院，江西赣州 341000

出版日期:2013-11-01 发布日期:2013-10-30

Research and improvement of HITS algorithm based on Web link analysis

YU Jinping1, ZHU Guixiang2, MEI Hongbiao3

1.Engineering Research Institute, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, Jiangxi 341000, China
2.School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, Jiangxi 341000, China
3.College of Applied Science, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, Jiangxi 341000, China

Online:2013-11-01 Published:2013-10-30

摘要/Abstract

摘要： 垂直搜索引擎的主题搜索策略有基于内容评价的搜索策略和基于Web链接分析的搜索策略，其中HITS算法是一种经典的基于Web链接分析的搜索策略，其主要的缺点是容易发生主题漂移。为了最大程度地避免主题漂移，提出了一种结合网页文本分析和扩散速率改进的F-HITS算法。实验结果表明，这些改进不仅节省了系统的开销，并且提高了页面搜索的准确率。

关键词: 垂直搜索, 搜索策略, 扩散速率, 文本分析, 超链接分析主题搜索（HITS）

Abstract: Vertical search engines have two kinds of subject search strategy, one is based on content evaluation, the other is based on Web link analysis, and HITS algorithm is a classical search strategy that is based on Web link analysis. Its significant drawback is easy to engender topic drift. In order to avoid engendering topic drift in the maximal degree, this paper puts forward a modified F-HITS algorithm that combines Web’s text analysis with diffusion rate. Experiment’s results show that those improvements not only can decrease system spending but also raise the accuracy of Web page searching.

Key words: vertical search, search strategy, diffusion rate, text analysis, Hyperlink-Induced Topic Search（HITS）

喻金平1，朱桂祥2,梅宏标3. 基于Web链接分析的HITS算法研究与改进[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(21): 42-45.

YU Jinping1, ZHU Guixiang2, MEI Hongbiao3. Research and improvement of HITS algorithm based on Web link analysis[J]. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(21): 42-45.

[1]	张子然，黄卫华，陈阳，章政，李梓远. 基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 270-277.
[2]	郝翔，贺毅朝，朱晓斌，翟庆雷. 基于离散混合多宇宙算法求解折扣{0-1}背包问题[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 103-113.
[3]	郭佳丽，王秋萍，王晓峰. 融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 170-179.
[4]	李郅琴，杜建强，聂斌，熊旺平，黄灿奕，李欢. 特征选择方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(24): 10-19.
[5]	宋晓宇，高明海，赵明. 具有自适应搜索策略的混合人工蜂群算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 53-59.
[6]	俞武扬，周洋. 改进柔性隔间结构的不等形面积设施布局研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 221-227.
[7]	张文鹏，王兴. 改进型蝙蝠算法在作业车间调度问题中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(8): 137-140.
[8]	杨和平1，陈瑜2，3，张志强1. 网站简约本体垂直搜索系统的设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(19): 257-264.
[9]	赖学方，贺兴时. 最小冗余最大分离准则特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(12): 70-75.
[10]	欧阳柳波，郭海林. 基于领域需求结构化描述的自动分析建模方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(20): 52-57.
[11]	郝东亮，杨鸿武，张策，张帅，郭立钊，杨静波. 面向汉语统计参数语音合成的标注生成方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(19): 146-153.
[12]	鲁宇明1，4，王彦超2，刘嘉瑞3，Wu Liu4. 一种改进的生物地理学优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(17): 146-151.
[13]	傅泉生，董开坤，尹璐. 基于视觉词袋与文本分析的成人图像判定算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(4): 175-179.
[14]	赵锋1，杨伟1，2，3，杨朝旭3，孙绍山3. 无人机三维航路动态规划及导引控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(2): 58-64.
[15]	史宝明1，贺元香1，吴崇正2. 主题搜索引擎中爬虫搜索策略的研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(2): 116-119.