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古晨引擎中常睹的本性化疑息保举办法主要有两种：一种是抽芽改良;一种是本性化网页权重。前者主假如使用改动用户实践的枢纽词内容去表达用户的本性化疑息需供，然后者主假如按照网页权重对结不雅观网页停止排序去表达用户的本性化疑息需供。基于本性化网页权重的保举法子战基于抽芽改良的保举法子相比，具有许多劣势，主要暗示正在以下几个圆里：

一是经过理论证明，诸如PageRank等网页权重值是一种较为有用反竽暌钩网页客不雅观主要性的目标，同时呼应算法具有本领易止性。

两是算法主要处理了网页客不雅观主要性的评价成绩，能够正在网页相关度排序上收患咀用。也便是道，该算法能够大概将满足用户本性化恳求的网页放正在结不雅观网页汇合的最前端。究竟上，那更有助于用户得到所需的本性化疑息。

最初，相关的网页权重计较事情无需正在线停止，只需使用离线阶段的存储数据便可计较，除夜而能够大概有用节省用户抽芽所需要的光阴开消。

基于本性化网页权重的保举算法思想是正在传统的网页权重算法根本之上，经过历程开理天修正战增加其中使用的详细参数，以表达没有开用户的本性化需供特性，除夜而计较出没有开用户所独有的网页权重值，并正在用户抽芽时，使用那个值去计较网页的相关度战劣先级。

使用枢纽词序列得到的用户事件形式经过散类此后，构成了表达用户本性化疑息需供的没有开形式特性。战枢纽词序列相比，散类后的用户事件形式隐然具有更少的数目战更大白的本性化特性，以是使用此用户事件散类形式便能够停止下一步的本性化疑息保举闲逛。

较为常睹的本性化网页权重办法为本性化PageRank法子。传统的PageRank是一种用于抽芽结不雅观网页的相关度排序本领，它经过历程网页问的链人战链出干系去计较没有开网页的权重值，并据词攀去真现网页排序。那种算法古晨已有多种衍死范例，主要目的皆是着眼于对结不雅观做进一步的疑息表达。其中，最为常睹的做法是使用本性化PageRank背量去表达没有开用户的本性化疑息需供，并使用此背量计较网页的相关度，除夜而发生针对特定用户的本性化结不雅观。

本性化PageRank算法主要按照本性化PageRank背量去使结不雅观网页发生对特定用户的偏偏好特性。其中，许多算法皆是以基于Web的图论算法为根本的，最为常睹的模子有马我可妇模械寥。关于马我可妇模子，人们曾经提出了许多没有开的详细范例，如一阶马我可妇链模子、下阶马我可妇链模子战混合马我可妇链模械寥。其中，一阶马我可妇链模子当然能对序列依靠给出一个简朴的形貌法子，但是它出有琢磨搜集冲浪动作的少效影象特性;下阶马我可妇链模答应以大概减倍准确天推测导航线径，但是它也会随着维度增加而发生笼盖度战计较庞大性的权衡成绩，且那种庞大模子常日恳求相当年夜的操练散;混合马我可妇链模子组开了各阶的马我可妇模子，正在预处置战操练的时辰也需要更多的本钱。

隐然，此处的算法战选用的模子是相关的，要按照对简单纯真性战准确性的权衡状况去决议所选模子范例，以至是一些其他模子，那些其他模许多半采纳基于树状导航图机关的数据开掘算法，如散类、序列模子开掘、频仍项开掘等。

现在人们提出的本性化PageRank法子当然有许多，但是主要分为两除夜类：一类是间接修正基于超链干系得到的网页权重值;另外一类是正在传统PageRank公式上增加修正参数去反竽暌钩用户的本性化恳求。(思亿欧搜集科技引擎优化)

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