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An Improved PageRank Algorithm Based on HowNet

机译：一种基于HONDET的改进的PageRank算法

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The traditional PageRank algorithm evaluates the importance of web pages through link relations between web pages and then ranks web pages. Because it only considers link relations between web pages, and ignores the relevance of the subject between web pages, web pages ranking quality is not high. In this paper, by full playing the HowNet characteristics of detailed describing semantic knowledge and revealing the relationship between concepts, I improved PageRank algorithm. The improved algorithm allocates PageRank value according to the semantic similarity of web page keywords in HowNet taxonomy tree. Through simulation experiments, the conclusion can be drawn that the new algorithm ranks more accurately than the traditional PageRank algorithm.
机译：传统的PageRank算法通过网页之间的链接关系来评估网页的重要性，然后评估网页。因为它只考虑网页之间的链接关系，并忽略网页之间的主题的相关性，网页排名质量不高。本文通过全面播放详细描述语义知识的HONDET特征，并揭示概念之间的关系，我改进了PageRank算法。改进的算法根据Hownet分类树中网页关键字的语义相似性分配PageRank值。通过仿真实验，可以绘制结论，即新算法比传统的PageRank算法更准确地排名。

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