對于篇中的研究方法要求全面獲取Web資源的使用情況，對于設(shè)計真正的Web搜索引擎而言，它是不可行的，所以只是適用于網(wǎng)站內(nèi)部的信息檢索系統(tǒng)中。

與此相反，對于Web搜索引擎，通過添加修正參數(shù)的個性化PageRank方法相對較為可行。該方法無需過多地在遍歷網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)時重新定義不同超鏈的權(quán)重分配關(guān)系，只需在得到全部網(wǎng)頁的簡單超鏈結(jié)構(gòu)關(guān)系后，直接通過引入修正參數(shù)來體現(xiàn)用戶的某種個性化信息。

通過添加修正參數(shù)引入個性化信息的網(wǎng)頁權(quán)重算法在以Kleinberg等設(shè)計的HITS算法中就有體現(xiàn)，不像PageRank方法，這個算法對每個網(wǎng)頁都分配兩個權(quán)重值：一個為authority值；另一個為hub值。它們具有一種迭代的定義，即一個好的authority網(wǎng)頁是被好的hub網(wǎng)頁指向，一個好的hub網(wǎng)頁也指向好的authority網(wǎng)頁。這種算法主要應(yīng)用于使用主題爬蟲的網(wǎng)頁排序方法，還有在受限條件下的Web社區(qū)分析等方面這個算法的最初版本沒有像PageRank算法那樣具有很好的縮放性，而且對于較多網(wǎng)頁節(jié)點的處理還存在收斂的問題。

這種方法最早在PageRank算法中的用途主要是用于計算主題化PageRank，通過引人代表一定主題的參數(shù)向量就可以使PageRank產(chǎn)生主題化傾向。例如，Richardson等通過預(yù)處理方法，對不同主題所涉及的網(wǎng)頁集合生成不同的PageRank向量，但查詢包含上述的一個或者多個主題時，與那些主題有關(guān)的預(yù)處理PageRank值就可以直接用于運算另外，Haveliwala等使用了另外一種完全不同的方法，他提出了主題相關(guān)PageRank(topic-sensitive PageRank)，這個方法先從Open Directory項目獲取主題信息，然而對Open Directory項目的每個類別計算不同的PageRank值，這個PageRank值偏重于該類別內(nèi)的相關(guān)網(wǎng)頁。當用戶發(fā)出查詢時，通過識別查詢的上下文，相關(guān)類別的PageRank值都用于計算結(jié)果網(wǎng)頁的權(quán)重值口引。

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