【摘 要】
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针对PageRank算法完全依据链接结构排序，未考虑网页内容分析，造成平均分配PR值、主题漂移、偏重旧网页的现象，且已有改进算法存在单一性优化等问题，提出一种多特征因子融合的Page
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针对PageRank算法完全依据链接结构排序，未考虑网页内容分析，造成平均分配PR值、主题漂移、偏重旧网页的现象，且已有改进算法存在单一性优化等问题，提出一种多特征因子融合的PageRank算法。该算法为使搜索结果更接近用户查询需求，同时兼顾搜索内容的相关度和查准率，通过添加链入链出权重因子、用户反馈因子、主题相关因子和时间因子，共同改善PageRank算法存在的不足。实验结果表明，所提算法在内容相关性和查准率方面，较其他网页排序算法有明显提高，达到优化PageRank算法的目的。
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