计算机应用研究

作者：张春玲,姜成晶,

单位：1.潍坊科技学院计算机软件学院,山东寿光262700；2.韩国圆光大学计算机软件工程学院,韩国益山54538；

关键词：搜索引擎,网页排序,ε-贪婪学习,用户行为,

基金：国家自然科学基金资助项目(61402067)；；

为了提高网页排序的准确性，提出一种基于ε-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ε-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地推荐出相关网页，在P@n、NDCG和MAP性能指标上都获得了较优的性能。

来源：2019年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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