基于半完全图在数据融合中的元搜索研究  

The research of meta-search data fusion based on semi-complete graph

作　　者：丁一[1] 龚家才[2] 

机构地区：[1]湖北师范学院计算机科学与技术系,湖北黄石435002 [2]湖北第二师范学院教务处,湖北武汉430000

出　　处：《湖北师范学院学报（自然科学版）》2008年第2期38-43,共6页Journal of Hubei Normal University(Natural Science)

摘　　要：基于对Web图的特性和性质的介绍,探讨了一个Web演化生成的模型;论述了结合Web图论以及社会网络分析等思想,在研究Web上的搜索引擎中的应用,从社会选择理论提出了基于半完全图的融合模型,并结合堆排序给出了一个高效的元搜索融合算法,并且和其他融合算法做了一定比较,发现半完全图融合这一方法的性能最好。This research focuses on how to effectively and broadly get relevant Web pages and contents, filter Web pages and assign proper labels for them. Then issues a new data fusion based on semi - complete graph, and it can be effectively implementod with HeapSort. Comparing with other fusion methods, these methods promote the average precision evidently and steadily. They yield improvements in the effectiveness and the effectiveness is comparable to that of approach that analyzing the web documents.

关 键 词：元搜索 数据融合 半完全图 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]