【摘 要】
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搜索引擎是根据用户查询对相关网页进行排序。为了提高网页排序的准确性，提出一种基于?-贪婪学习和用户点击行为的网页排序算法。首先，根据用户查询，通过轮盘赌策略向用户推荐相
【机 构】
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潍坊科技学院计算机软件学院,韩国圆光大学计算机软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402067)
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搜索引擎是根据用户查询对相关网页进行排序。为了提高网页排序的准确性，提出一种基于?-贪婪学习和用户点击行为的网页排序算法。首先，根据用户查询，通过轮盘赌策略向用户推荐相关网页列表；然后，根据用户点击网页的行为进行?-贪婪学习，计算得到排序系统中的强化信号，通过奖励和惩罚机制为每个网页计算相关性程度值；最后，根据相关性程度对网页进行重新排序。随着用户反馈的信息越来越多，相关网页会排列在列表的最高等级上。实验结果表明，提出的算法能够准确推荐出相关网页，在P@n、NDCG和MAP性能指标上都获得了较优的性能。
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