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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的日益增長,搜索引擎已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)上最有效的信息獲取工具.而在眾多搜索引擎的背后,是信息檢索技術(shù),也即網(wǎng)頁排序算法在起作用. 網(wǎng)頁排序根據(jù)所依賴的準(zhǔn)則不同,又分為重要性和相關(guān)性兩類排序.傳統(tǒng)的研究方法是將兩類問題分離開獨(dú)立研究的,每類問題都對應(yīng)著各自的算法,而算法之間沒有共同點(diǎn).通過我們研究發(fā)現(xiàn),盡管這兩類問題各不相同,但是都可以通過隨機(jī)過程來模擬排序的過程.因此,在這個共同的基礎(chǔ)上,我們分別討論了兩類排序問題中的
2、隨機(jī)過程模型,并設(shè)計了相應(yīng)的算法. 首先,在網(wǎng)頁重要性排序中,我們通過分析用戶瀏覽網(wǎng)頁的行為建立了馬氏骨架過程的框架.基于該框架發(fā)現(xiàn),用戶評價網(wǎng)頁重要程度的標(biāo)準(zhǔn)包含兩項:訪問率和停留時間,而馬氏骨架過程的平穩(wěn)分布(在特殊條件下存在)可以恰當(dāng)?shù)胤从尺@兩項信息.同時在框架內(nèi),我們分析了三種不同的隨機(jī)過程模型對用戶行為模擬的合理程度,并設(shè)計了名為BrowseRank的一組新算法(本論文中提出了八種實(shí)現(xiàn)模型).通過與傳統(tǒng)算法的實(shí)驗(yàn)對比,
3、驗(yàn)證了隨機(jī)過程框架的合理性和BrowseRank的高性能.并且其中一種實(shí)現(xiàn)模型在2008年國際信息檢索大會(SIGIR)上一經(jīng)提出,就受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注.不僅論文被大會評為唯一一篇最佳學(xué)生論文,而且BrowseRank算法作為一項技術(shù)也被業(yè)界予以高度評價.各大新聞媒體(如CNET.com,WebProNews等)爭相報道這一成果,并組織多次訪談節(jié)目,邀請各大搜索引擎的運(yùn)營高層和研究人員從技術(shù)角度分析評價該算法,如WebProN
4、ews Video的訪談節(jié)目《MSN on BrowseRank》等. 其次,在網(wǎng)頁相關(guān)性排序中,我們主要針對排序結(jié)果聯(lián)合問題建立了一個基于馬氏鏈的監(jiān)督學(xué)習(xí)框架,通過該框架,我們驗(yàn)證了對聯(lián)合排序的兩個方面的改進(jìn).首先是,監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對排序結(jié)果聯(lián)合問題的必要性,通過將傳統(tǒng)方法的監(jiān)督化,使的原來很難解決的問題變的易于學(xué)習(xí).其次是,馬氏鏈方法在模擬排序信息傳遞過程的高效和高性能,將原來的NP-難問題轉(zhuǎn)化為一個半正定規(guī)劃問題,提高了效率
5、. 通過檢驗(yàn)隨機(jī)過程模型在兩類排序問題中的有效性,我們總結(jié)出排序過程和隨機(jī)過程的共同點(diǎn):1)排序過程中待排網(wǎng)頁之間的關(guān)系可以通過狀態(tài)之間的跳轉(zhuǎn)來模擬.2)排序過程就是一個將網(wǎng)頁之間各種各樣的關(guān)系因素綜合起來考慮,并最終達(dá)到一個穩(wěn)定狀態(tài)的過程;而隨機(jī)過程中,系統(tǒng)在狀態(tài)之間跳轉(zhuǎn)權(quán)衡,直到達(dá)到平衡,以馬氏過程為例,其平穩(wěn)概率分布就是跳轉(zhuǎn)達(dá)到平衡后的分布.因此,將隨機(jī)過程的思想應(yīng)用到排序問題中是個合理的嘗試,而我們在兩類排序中取得的成果
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