1) weighted PageRank
加权PageRank
1.
The algorithm considered the differences between edges in terms of importance, and assigned different capacities to different edges by transforming the significant measurements of pages evaluated by weighted PageRank algorithm to edge-transferring probability scores to measure the importance of edges, and assigning them to corresponding edges as their capacities.
该算法考虑不同边的重要性差异,将加权PageRank算法中页面的重要度转化为衡量页面之间边重要性的传递概率值,并使用该值对边容量进行赋值。
2) pageRank algorithm
PageRank算法
1.
Link relation-added PageRank algorithm;
融入链接相关度策略的PageRank算法
2.
PageRank algorithm integrating the authority and relevance;
融入权威性与相关性的PageRank算法
3.
Improvement of PageRank algorithm by ant colony algorithm
利用蚁群算法对PageRank算法的改进
3) PageRank
PageRank算法
1.
PageRank and HITS are the two most important link-based ranking algorithms and have been used in some commercial search engines.
然而,在PageRank算法中,每个网页的PR值被平均地分配到它所指向的所有网页,网页之间的质量差异被完全忽略。
2.
In view of this common requirement,the paper provides a method named PaperRank for ranking scientific papers based on Google\'s PageRank,and then validates it by an experiment.
本文针对在科研工作中需要快速对文献按阅读价值进行排序并获得相关知识这一共性需求,以PageRank算法为基础,提出并验证了一种综合考虑文献的内容、期刊、作者、时间等反映文献阅读价值的因素对文献进行排序的PaperRank方法。
4) improved PageRank(IPR)
改进的PageRank
5) A-PageRank
A-PageRank算法
6) Personalized PageRank
个性化PageRank
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条