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文檔簡介
1、AbstractWithinfmationproliferationonthewebaswellaspopularityofInterhowtolocaterelatedinfmationaswellasprovidingaccdinglyinfmationinterpretationhascreatedbigchallengesfresearchinthefieldsofdataengineeringIRaswellasdatamin
2、ingduetofeaturesofWeb(hugevolumeheterogeneousdynamicsemistructuredetc.).WhilewebsearchenginecanretrieveinfmationontheWebfaspecifictopicusershavetostepalongderedlistindertolocatethevaluableinfmationwhichisoftentediousless
3、efficientduetovariousreasonslikehugevolumeofinfmation.Thesearchenginesarebasedononeofthetwomethodsthecontentofthepagesthelinkstructure.Thefirstkindofsearchengineerswkswellftraditionaldocumentsbuttheperfmancessignificantw
4、henappliedtothewebpages.Themainreasonisthatthereistoomuchirrelevantinfmationcontainedinawebpage.Thesecondonetakesthehyperlinkstructuresofwebpagesintoaccountindertoimprovetheperfmance.TheexamplesarePagerankHITS.Theyareapp
5、liedtoGoogletheCLEVERprojectrespectively.Thewksinthispaperincludethreeparts.ThefirstisconstructinganewarchitectureofPersonalizedInfmationRetrieval.ThesecondisdrawingtheContentLinkBasedFastRankingAlgithmofcomputingthevalu
6、eofpagebasedonthecontentthelinkthethirdisdrawingtheContentLinkBasedCompleteRankingAlgithmofcomputingthepagevalue.Thetestsaresetupfbothofthealgithms.ThetestdatasetisthesubsetofWT10g.Theresultsshowthenewalgithmsarebetterth
7、anthetraditionalmethodofretrievalbasedonlinkapproachtotheTFIDFtheretrievalmethodbasedonthecontent.Thelastpartofthispaperpointsouttheroomsofimprovementthefuturewks.KeywdsPersonalizedInfmationRetrievalClasskeywdsLinkMatrix
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