Web结构分析算法HITS的改进及应用

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a8058058
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在网络环境下,传统检索技术不可避免地存在种种不足,而超链分析技术可以直接或间接地解决这些问题.该文在介绍网络结构的基础上,描述了已有的HITS算法及其改进策略,并提出了该算法的简单实现架构.HITS算法着眼于挖掘超链间的潜在语义关系,有助于在更深层次上挖掘Web中蕴含的语义信息.
其他文献
在阐述形态学基本原理、形态学重建滤波原理和方法的基础上,提出了形态学交变序列重建滤波,并应用于脑部磁共振图像分割。试验结果表明,该方法能有效地滤除无用的信息而保留图像原始形状不变。再应用形态学梯度运算、测地距离和流域变换方法就能准确地分割出脑部磁共振图像的头盖骨和脑膜。
提出了模块二维主成分分析(M2DPCA)线性鉴别分析方法。M2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能有效地降低模式原始特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;此外,2DPCA是M2DPCA的特例。在ORL人脸库上试验结果表明,M2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性。
基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判