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《网页排名PR值及其他-搜索引擎排序的科学》.pdf (美)AmyN.Langville艾米N兰维尔(美)Carl 机械工业出版社
文件大小：050.04 MB
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网页排名PR值及其他·搜索引擎排序的科学 (美)AmyN.Langville艾米N兰维尔(美)Carl 机械工业出版社
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作者:(美)AmyN.Langville艾米N兰维尔(美)Carl出版社:机械工业出版社出版时间:2014年07月
开 本：16开
纸 张：胶版纸
包 装：精装
是否套装：否
国际标准书号ISBN：9787111442295
所属分类：
图书>计算机/网络>程序设计>网站开发
编辑推荐
揭开搜索引擎的奥秘，全中文索引
内容简介
本书是首部关于网页排名科学的著作，是搜索排序姊妹篇的一本。本书主要内容有：网络搜索引擎简介、网络爬行、索引建立和查询处理、通过欢迎度对网页排名、PageRank的数学、PageRank模型中的参数、PageRank的敏感性、作为线性系统的PageRank问题、PageRank大规模实现中的问题、加速PageRank计算、更新PageRank向量、HITS网页排名方法、网页排名的其他链接方法、网络信息检索的未来、网络信息检索资源、数学指南、术语汇编、参考文献、索引。
本书可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业领域科研人员和工程技术人员的参考书，也可作为教材使用。
作者简介
艾米N兰维尔是查尔斯顿学院的数学教授。
卡尔D梅耶是北卡罗莱纳州立大学的数学教授。
他们是《谁排第一？关于评价和排序的科学》（机械工业出版社&普林斯顿大学出版社）的作者。
目 录
前言
第1章 网络搜索引擎简介
1.1 信息检索简史
1.2 传统信息检索回顾
1.3 网络信息检索
第2章 网络爬行、索引建立和查询处理
2.1 网络爬行
2.2 内容索引
2.3 查询处理
第3章 通过欢迎度对网页排名
3.1 1998年的情景
3.2 两篇论文
3.3 查询无关性
第4章 谷歌PageRank的数学
4.1 PageRank的原始求和公式
4.2 求和方程的矩阵表示
4.3 迭代过程问题
4.4 一点关于马尔可夫链理论的介绍
4.5 基本模型的早期修正
4.6 PageRank向量的计算
4.7 谷歌矩阵的谱定理及其证明
第5章 PageRank模型中的参数
5.1 α因子
5.2 超链接矩阵H
5.3 跳转矩阵E
第6章 PageRank的敏感性
6.1 对α的敏感性
6.2 对H的敏感性
6.3 对vT的敏感性
6.4 其他敏感性分析
6.5 有关敏感性的定理和证明
第7章 作为线性系统的PageRank问题
7.1 (I-αS)的性质
7.2 (I-αH)的性质
7.3 PageRank稀疏线性系统的证明
第8章 PageRank大规模实现中的问题
8.1 存储问题
8.2 收敛准则
8.3 精度
8.4 悬挂结点
8.5 对后退按钮建模
第9章 加速PageRank计算
9.1 一种自适应的幂法
9.2 外插
9.3 聚合
9.4 其他数值方法
第10章 更新PageRank向量
10.1 两类更新问题及其发展历程
10.2 重启幂法
10.3 使用近似聚合进行近似更新
10.4 精确聚合
10.5 精确聚合与近似聚合的比较
10.6 利用迭代聚合进行更新
10.7 确定划分
10.8 结论
第11章 HITS网页排名方法
11.1 HITS算法
11.2 HITS的实现
11.3 HITS的收敛性
11.4 HITS示例
11.5 HITS的优点与缺点
11.6 HITS与文献统计学的关系
11.7 查询无关HITS
11.8 加HITS
11.9 HITS的敏感性
第12章 网页排名的其他链接方法
12.1 SALSA
12.2 混成排名方法
12.3 基于流量的排名
第13章 网络信息检索的未来
13.1 垃圾信息
13.2 个性化
13.3 聚类
13.4 智能体
13.5 趋势与时间敏感搜索
13.6 隐私和审查
13.7 图书馆分类方式
13.8 数据融合
第14章 网络信息检索资源
14.1 入门阶段的资源
14.2 用于严肃的科学研究的资源
第15章 数学指南
15.1 线性代数
15.2 佩隆弗罗贝尼乌斯定理
15.3 马尔可夫链
15.4 佩隆补
15.5 随机补
15.6 设限
15.7 聚合
15.8 去聚合
第16章 术语汇编
参考文献
索引
显示部分信息
商品详情
书名:网页排名PR值及其他·搜索引擎排序的科学
定价：49.00元
作者:(美)AmyN.Langville艾米N兰维尔(美)CarlD.Meyer卡尔D梅耶 著，郭斯羽 译
出版社：机械工业出版社
出版日期：2014-07-01
ISBN：9787111442295
字数：344000
页码：225
版次：225
装帧：精装
开本：16开
商品重量：
本文链接：
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