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上传时间: 2021-03-12
详细说明：互联网上的网页数量继续快速增长。 无数网页专注于与用户相关的问题。 在此类网页上找到有用的信息对信息检索和搜索引擎管理领域构成了真正的挑战。 基于链接上下文图（LCG），关联上下文图（RCG）和概念上下文图（CCG），我们提出并构建了路径信任知识图（PTKG）模型，用于为未访问的网页分配优先级值。 PTKG模型引导着眼的爬虫检索有关用户特定主题的更多相关网页。 给定的用户特定主题t包括PTKG，该过程涉及六个步骤：（1）构建上下文图G（t）=（V，E），其中V是爬网的历史网页集，E是历史网页内的超链接集，（2）检索这些网页之间的路径中隐含的知识并找到路径长度，（3）计算网页的信任度，（4）使用信任度构建特定于主题的语言模型，（5）建立通用语言模型，以及（6）为网页分配优先级值以进行排名。 构建了一个基于PTKG的主题特定的Web爬虫框架，以收集有关用户特定主题的网页。 最后，我们在建议的PTKG方法与经典的LCG和RCG方法之间进行实验比较。 我们证明了我们的方法优于LCG和RCG方法。
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