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自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用

童亚拉

童亚拉. 自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(12): 1296-1299.
引用本文: 童亚拉. 自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(12): 1296-1299.
TONG Yala. Application of Focused Crawler Using Adaptive Dynamical Evolutional Particle Swarm Optimization[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(12): 1296-1299.
Citation: TONG Yala. Application of Focused Crawler Using Adaptive Dynamical Evolutional Particle Swarm Optimization[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(12): 1296-1299.

自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(6047014);湖北工业大学基金资助项目(200601)
详细信息
    作者简介:

    童亚拉,博士,副教授。现从事数据挖掘和智能计算方面的研究。

  • 中图分类号: P208

Application of Focused Crawler Using Adaptive Dynamical Evolutional Particle Swarm Optimization

Funds: 国家自然科学基金资助项目(6047014);湖北工业大学基金资助项目(200601)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2008-10-16
  • 修回日期:  2008-10-16
  • 刊出日期:  2008-12-05

自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(6047014);湖北工业大学基金资助项目(200601)
    作者简介:

    童亚拉,博士,副教授。现从事数据挖掘和智能计算方面的研究。

  • 中图分类号: P208

摘要: 针对传统的基于单一价值评价的网络爬虫搜索策略存在的不足,提出了一种基于自适应动态演化粒子群(adaptive dynamical evolutional particle swarm optimization,ADEPSO)的启发式网络爬虫搜索算法。本算法综合立即价值和未来价值两种链接评价方法,并依据链接价值所反映的Web实际搜索情况动态调整两种价值的关系,使网络爬虫能更准确地预测页面的重要性。实验表明,该算法具有较高的搜索效率。

English Abstract

童亚拉. 自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(12): 1296-1299.
引用本文: 童亚拉. 自适应动态演化粒子群算法在Web主题信息搜索中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(12): 1296-1299.
TONG Yala. Application of Focused Crawler Using Adaptive Dynamical Evolutional Particle Swarm Optimization[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(12): 1296-1299.
Citation: TONG Yala. Application of Focused Crawler Using Adaptive Dynamical Evolutional Particle Swarm Optimization[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(12): 1296-1299.

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