计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
11期
2989-2993
,共5页
微博搜索%云计算%MapReduce编程模型%Hadoop平台/系统%PageRank算法
微博搜索%雲計算%MapReduce編程模型%Hadoop平檯/繫統%PageRank算法
미박수색%운계산%MapReduce편정모형%Hadoop평태/계통%PageRank산법
在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的“关注”关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个自动迭代的MapReduce工作流将计算过程并行化,进而提出一种基于MapReduce的微博用户搜索排名算法.在Hadoop平台上对该算法进行了实验分析,结果表明,该算法避免了用户排名单纯与其粉丝数量相关,使那些更具“重要性”的用户在搜索结果中的排名获得提升,提高了搜索结果的相关性和质量.
在微博搜索領域,單純依賴于粉絲數量的搜索排名使刷粉行為有瞭可乘之機,通過將用戶看作網頁,將用戶間的“關註”關繫看作網頁間的鏈接關繫,使PageRank關于網頁等級的基本思想融入到微博用戶搜索,併引入一箇狀態轉移矩陣和一箇自動迭代的MapReduce工作流將計算過程併行化,進而提齣一種基于MapReduce的微博用戶搜索排名算法.在Hadoop平檯上對該算法進行瞭實驗分析,結果錶明,該算法避免瞭用戶排名單純與其粉絲數量相關,使那些更具“重要性”的用戶在搜索結果中的排名穫得提升,提高瞭搜索結果的相關性和質量.
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