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网站优化本性化网页权重研讨
今朝闭于本性化PageRank，其他的常睹办法借有模子化PageRank(modular PageRank)战BlockRank等。那些办法正在详细的计较办法上，次要的特性表现正在从服从的角度上对算法停止了须要的优化。
闭于加快PageRank算法的先前研讨内容次要利用稠密性图构造手艺，好比Arasu等提出的不雅面，他们不只仅纯真利用前次迭代轮回发生值去计较本轮轮回值，也利用本轮轮回曾经发生的值去加快本轮轮回的计较。以至提出了Web收集的胡蝶结构造，并将其用于PageRank值的有用计较中。但是那些办法其实不具有很年夜的真用性，次要本果正在于算法要供对Web收集矩阵停止排序，那个操纵需求根据深度搜刮劣先的本则停止收集遍历，那隐然是一种价格极年夜的运算。近来Kamvar等也提出一些算法，利用持续中心轮回去揣度实在PageRank更好的估量值，可是仍旧存正在受PageRank算法初初参数影响的不敷的地方。
今朝关于Web收集图构造的阐发次要存眷于研讨图的属性，如节面的散布、网页链接的状况战Web网页图构造的建模等。但是，关于那些研讨并出有夸大怎样有用操纵那些属性去放慢超链阐发。
很多教者提出了一些改良做法，如Raghavan战Garcia-Molina等操纵主机称号大概URL隐露的Web构造去代表Web图更加胜利的做法也有许多，如Jeh战Widom经由过程有限修正网页的权值去表达的本性化网页权重，那个主要性权值能够反应用户指定的初初爱好网页。因为对本性化视图的计较需求重复遍历全部Web图构造中的网页，那只要正在运转时期才气真现，以是事先计较战存储一切的本性化视图其实不理想。他们操纵新的图论成果战手艺构建出表达本性化视图的“偏偏好背量”(partial vector)，它能够正在差别用户的本性化视图中同享，同时闭于它的计较战存储破费取视图数目的几显现出开理的比例。正在计较中，借能够接纳递删式计较，那便使得正在查询时期操纵偏偏好背量来构建本性化视图是可止的。那个偏偏好背量即为本性化PageRank背量(personalized PageRank vector，PPV)，浅显天道，PPV是种Web网页的本性化视图。根据那个PPV去对网页成果停止排序能够有用天表达用户的偏偏好。
简朴天看，每一个PPV的少度皆为咒，即Web的网页数目。可是因为从一个牢固的角度轮回计较PPV需求屡次遍历Web网页图，那隐然是不成能做为一种正在线呼应用户查询的方法。从另外一个角度去看，一切PPV背量的总数目会到达2n(n为网页总数)，那隐然又过于宏大而没法真现离线存储。以是，必需将p汇合中呈现的网页限定为hub网页汇合H的子散。H汇合凡是包罗一些用户最为感爱好的网页。正在理论中，H汇合能够是具有较下PageRank值的网页汇合(主要网页)、正在野生分类目次中的网页(如Yahoo战Open Directory)、特定企业或法式的主要网页等。H汇合能够算作是计较本性化的根底。那种基于PPV的计较方法，没有像传统的方法，可以战H汇合巨细成优良的比例缩放干系，而且那种手艺也能够正在更年夜的PPV汇合上获得远似的结果，满意一些关于随便偏偏好网页汇合的本性化计较要供。
除此之外，借有一些正在计较结果长进止改良的算法。
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