基于Hadoop的用户搜索行为分析

摘要：

用户搜索网页行为的分析是目前信息搜索的研究的热点,本文针对云计算中的并行计算搜索存在的检索速度慢,效率低等缺点提出了一种基于Hadoop海量用户搜索网页行为的方法,该方法主要是在网页PageRank算法的基础上,将用户影响因子,时间向量和网页相关性因素加入到算法中,使得改进后的PageRank算法得到了提高,进一步提高用户搜索网页行为的效率,实验中通过使用优酷实验室中的查询日志分析证明了本文的算法具有良好的效果,并对云计算中的用户行为分析具有一定的指导意义.

关键词：Hadoop、用户搜索、行为分析、海量日志、PageRank算法

所属期刊栏目：24

分类号：TP3;TN9

资助基金：浙江省高等学校访问工程师校企合作项目

在线出版日期：2016-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：289-294