基于聚类算法的网站评估模型研究与实现
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·网站评级模型简介 | 第7-11页 |
| ·搜索引擎发展介绍 | 第7-8页 |
| ·超级链接分析技术 | 第8-9页 |
| ·PageRank 算法原理 | 第9-10页 |
| ·HITS 算法原理 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 复杂网络聚类算法 | 第13-15页 |
| ·网络聚类算法 | 第13-15页 |
| ·谱方法 | 第13-14页 |
| ·Kernighan-Lin 算法 | 第14页 |
| ·GN 算法 | 第14页 |
| ·现有网络聚类方法的局限性 | 第14-15页 |
| 第3章 基于用户行为分析网站评级模型 | 第15-30页 |
| ·现有网站评级模型不足 | 第15-16页 |
| ·超级链接分析技术不足 | 第15页 |
| ·现有搜索引擎算法的缺陷 | 第15-16页 |
| ·使用用户行为分析数据建立复杂网络 | 第16-24页 |
| ·用户行为分析研究现状 | 第18-19页 |
| ·构建用户行为分析网络 | 第19-20页 |
| ·网站节点图 | 第20-22页 |
| ·网站节点图边的权值 | 第22-24页 |
| ·簇稠密程度限制网络聚类算法 | 第24-28页 |
| ·网络中边的筛选 | 第24-25页 |
| ·簇稠密程度限制 | 第25-26页 |
| ·簇的聚类 | 第26-28页 |
| ·初始种子节点选择 | 第28页 |
| ·网站评级 | 第28-30页 |
| ·同类型内部评级 | 第28-29页 |
| ·网站整体评级 | 第29-30页 |
| 第4章 用户指导网站评级系统与效果分析 | 第30-42页 |
| ·用户指导网站评级系统实现 | 第30-33页 |
| ·实验环境 | 第30页 |
| ·用户指导网站评级系统的IPO 图 | 第30-31页 |
| ·数据预处理子模块 | 第31-32页 |
| ·复杂网络聚类子模块 | 第32-33页 |
| ·网站评级与数据发布子模块 | 第33页 |
| ·输出数据 | 第33页 |
| ·迭代运算过程 | 第33-35页 |
| ·IsDense 函数参数 | 第33-34页 |
| ·迭代收敛速度 | 第34-35页 |
| ·评级效果分析 | 第35-42页 |
| ·网站聚类情况 | 第35-37页 |
| ·评级合理性验证 | 第37-38页 |
| ·网站评级质量分布情况 | 第38-40页 |
| ·修正PageRank 不足 | 第40-41页 |
| ·结果多样性 | 第41-42页 |
| 第5章 结论和展望 | 第42-44页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·下一步工作与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 摘要 | 第48-50页 |
| Abstract | 第50-52页 |
