排序模型演算法

Ⅰ 求排序演算法的發展史

對於今天排序技術的探索可以追溯到19世紀，美國人口統計局的Herman Hollerith發明了第一批具有排序裝置的製表機，成功地應用到1890年的美國人口普查。關於Hollerith及其製表機的故事，Leon E. Truesdell曾在【The Development of Punch Card Tabulation（Washington: U. S. Bureau of the Census, 1965）】中進行了有趣而詳盡地描述。

排序常式曾經是為存儲程序式計算機編寫的第一個程序，因為它集中體現了計算機潛在的非數值應用。馮·諾伊曼在1954年為了檢驗EDVAC計算機指令代碼的適用性以及評價他所建議的計算機組織的優點，編寫了內部歸並排序程序，Knuth在【Computing Surveys 2(1970), 247~260】中描述了這個發展細節。

在德國，K. Zuse於1945年獨立編寫了用於直接插入排序的程序，作為他的Plankalkul語言中線性表操作的例子之一，這一開創性的工作推遲了近30年才發表。

1946年在穆爾學校舉行的有關計算的專題討論會上，John Mauchly作了「排序和整理」的演講，是第一個公開發表的關於計算機排序的討論，包括直接插入排序和折半插入排序。

到1952年左右，內部排序的許多方法已在程序設計領域廣為流傳，但理論上的研究卻相對很少。Daniel Goldenberg用Whirlwind計算機編寫了5個不同方法的排序程序，分別就最好情況和最壞情況進行了分析。

由Howard B. Demuth於1956年撰寫的博士論文【Electronic Data Sorting. Stanford University, 1956】可以說是一篇非常值得關注的論文，因為這篇論文有助於奠定計算復雜性理論的基礎。論文利用循環的、線性的以及隨機的存儲器，考慮了排序問題的3個抽象模型，並對每個模型提出了最優（或接近最優）的方法。Demuth的論文建立了如何把理論同實踐相聯系的重要思想。

事實上，計算的大多數早期歷史都出現在比較難以得到的報告中，因為那時僅有少數人同計算機打交道。有關排序文獻的第一次付印是在1955年，用的是三篇重要的綜述性文章。第一篇文章是由J. C. Hosken撰寫的【Proc. Eastern Joint Computer Conference 8(1955), 39~55】，綜述了在計算機上進行排序的方法，以及所有可利用的專用設備，文中的54項參考文獻大多數是以廠家的手冊為基礎的。第二篇文章是由E. H. Friend撰寫的【Sorting on Electronic Computer Systems. Journal of the ACM 3(1956), 134~168】是排序技術發展史的一個重要里程碑，Friend對相當多的內部和外部排序演算法給出了細致的描述。第三篇文章是由D. W. Davies撰寫的【Proc. Inst. Elec. Engineers 103B, Supplement 1(1956), 87~93】。

1962年11月ACM主持召開了一次關於排序的研討會，在會上宣讀的大多數論文都發表在COMMUNICATIONS OF THE ACM1963年5月的刊物上，這些論文是當時技術發展水平的很好代表。

Ⅱ 高中排列組合的計算方法啊

排列與元素的順序有關，組合與順序無關．如231與213是兩個排列，2＋3＋1的和與2＋1＋3的和是一個組合． (一)兩個基本原理是排列和組合的基礎 (1)加法原理：做一件事，完成它可以有n類辦法，在第一類辦法中有m1種不同的方法，在第二類辦法中有m2種不同的方法，……，在第n類辦法中有mn種不同的方法，那麼完成這件事共有N＝m1＋m2＋m3＋…＋mn種不同方法． (2)乘法原理：做一件事，完成它需要分成n個步驟，做第一步有m1種不同的方法，做第二步有m2種不同的方法，……，做第n步有mn種不同的方法，那麼完成這件事共有N＝m1×m2×m3×…×mn種不同的方法． 這里要注意區分兩個原理，要做一件事，完成它若是有n類辦法，是分類問題，第一類中的方法都是獨立的，因此用加法原理；做一件事，需要分n個步驟，步與步之間是連續的，只有將分成的若干個互相聯系的步驟，依次相繼完成，這件事才算完成，因此用乘法原理． 這樣完成一件事的分「類」和「步」是有本質區別的，因此也將兩個原理區分開來． (二)排列和排列數 (1)排列：從n個不同元素中，任取m(m≤n)個元素，按照一定的順序排成一列，叫做從n個不同元素中取出m個元素的一個排列． 從排列的意義可知，如果兩個排列相同，不僅這兩個排列的元素必須完全相同，而且排列的順序必須完全相同，這就告訴了我們如何判斷兩個排列是否相同的方法． (2)排列數公式：從n個不同元素中取出m(m≤n)個元素的所有排列 當m＝n時，為全排列Pnn=n(n－1)(n－1)…3·2·1＝n！ (三)組合和組合數 (1)組合：從n個不同元素中，任取m(m≤n)個元素並成一組，叫做從 n個不同元素中取出m個元素的一個組合． 從組合的定義知，如果兩個組合中的元素完全相同，不管元素的順序如何，都是相同的組合；只有當兩個組合中的元素不完全相同時，才是不同的組合． (2)組合數：從n個不同元素中取出m(m≤n)個元素的所有組合的個 這里要注意排列和組合的區別和聯系，從n個不同元素中，任取m(m≤n)個元素，「按照一定的順序排成一列」與「不管怎樣的順序並成一組」這是有本質區別的． 一、排列組合部分是中學數學中的難點之一，原因在於 (1)從千差萬別的實際問題中抽象出幾種特定的數學模型，需要較強的抽象思維能力； (2)限制條件有時比較隱晦，需要我們對問題中的關鍵性詞(特別是邏輯關聯詞和量詞)准確理解； (3)計算手段簡單，與舊知識聯系少，但選擇正確合理的計算方案時需要的思維量較大； (4)計算方案是否正確，往往不可用直觀方法來檢驗，要求我們搞清概念、原理，並具有較強的分析能力。 二、兩個基本計數原理及應用 (1)加法原理和分類計數法 1．加法原理 2．加法原理的集合形式 3．分類的要求 每一類中的每一種方法都可以獨立地完成此任務；兩類不同辦法中的具體方法，互不相同(即分類不重)；完成此任務的任何一種方法，都屬於某一類(即分類不漏) (2)乘法原理和分步計數法 1．乘法原理 2．合理分步的要求 任何一步的一種方法都不能完成此任務，必須且只須連續完成這n步才能完成此任務；各步計數相互獨立；只要有一步中所採取的方法不同，則對應的完成此事的方法也不同

Ⅲ 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

Ⅳ 基於mpi的排序演算法

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Ⅳ 搜索引擎的排序演算法都有哪些是怎麼實現的

2.1基於詞頻統計——詞位置加權的搜索引擎
利用關鍵詞在文檔中出現的頻率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想，其技術發展也最為成熟，是第一階段搜索引擎的主要排序技術，應用非常廣泛，至今仍是許多搜索引擎的核心排序技術。其基本原理是：關鍵詞在文檔中詞頻越高，出現的位置越重要，則被認為和檢索詞的相關性越好。
1）詞頻統計
文檔的詞頻是指查詢關鍵詞在文檔中出現的頻率。查詢關鍵詞詞頻在文檔中出現的頻率越高，其相關度越大。但當關鍵詞為常用詞時，使其對相關性判斷的意義非常小。TF/IDF很好的解決了這個問題。TF/IDF演算法被認為是信息檢索中最重要的發明。TF（Term Frequency）：單文本詞彙頻率，用關鍵詞的次數除以網頁的總字數，其商稱為「關鍵詞的頻率」。IDF（Inverse Document Frequency）：逆文本頻率指數，其原理是，一個關鍵詞在N個網頁中出現過，那麼N越大，此關鍵詞的權重越小，反之亦然。當關鍵詞為常用詞時，其權重極小，從而解決詞頻統計的缺陷。
2）詞位置加權
在搜索引擎中，主要針對網頁進行詞位置加權。所以，頁面版式信息的分析至關重要。通過對檢索關鍵詞在Web頁面中不同位置和版式，給予不同的權值，從而根據權值來確定所搜索結果與檢索關鍵詞相關程度。可以考慮的版式信息有：是否是標題，是否為關鍵詞，是否是正文，字體大小，是否加粗等等。同時，錨文本的信息也是非常重要的，它一般能精確的描述所指向的頁面的內容。
2.2基於鏈接分析排序的第二代搜索引擎
鏈接分析排序的思想起源於文獻引文索引機制，即論文被引用的次數越多或被越權威的論文引用，其論文就越有價值。鏈接分析排序的思路與其相似，網頁被別的網頁引用的次數越多或被越權威的網頁引用，其價值就越大。被別的網頁引用的次數越多，說明該網頁越受歡迎，被越權威的網頁引用，說明該網頁質量越高。鏈接分析排序演算法大體可以分為以下幾類：基於隨機漫遊模型的，比如PageRank和Repution演算法；基於概率模型的，如SALSA、PHITS；基於Hub和Authority相互加強模型的，如HITS及其變種；基於貝葉斯模型的，如貝葉斯演算法及其簡化版本。所有的演算法在實際應用中都結合傳統的內容分析技術進行了優化。本文主要介紹以下幾種經典排序演算法：
1）PageRank演算法
PageRank演算法由斯坦福大學博士研究生Sergey Brin和Lwraence Page等提出的。PageRank演算法是Google搜索引擎的核心排序演算法，是Google成為全球最成功的搜索引擎的重要因素之一，同時開啟了鏈接分析研究的熱潮。
PageRank演算法的基本思想是：頁面的重要程度用PageRank值來衡量，PageRank值主要體現在兩個方面：引用該頁面的頁面個數和引用該頁面的頁面重要程度。一個頁面P（A）被另一個頁面P（B）引用，可看成P（B）推薦P（A），P（B）將其重要程度（PageRank值）平均的分配P（B）所引用的所有頁面，所以越多頁面引用P（A），則越多的頁面分配PageRank值給P（A），PageRank值也就越高，P（A）越重要。另外，P(B)越重要，它所引用的頁面能分配到的PageRank值就越多，P（A）的PageRank值也就越高，也就越重要。
其計算公式為：

PR（A）：頁面A的PageRank值；
d：阻尼系數，由於某些頁面沒有入鏈接或者出鏈接，無法計算PageRank值，為避免這個問題（即LinkSink問題），而提出的。阻尼系數常指定為0.85。
R（Pi）：頁面Pi的PageRank值；
C（Pi）：頁面鏈出的鏈接數量；
PageRank值的計算初始值相同，為了不忽視被重要網頁鏈接的網頁也是重要的這一重要因素，需要反復迭代運算，據張映海撰文的計算結果，需要進行10次以上的迭代後鏈接評價值趨於穩定，如此經過多次迭代，系統的PR值達到收斂。
PageRank是一個與查詢無關的靜態演算法，因此所有網頁的PageRank值均可以通過離線計算獲得。這樣，減少了用戶檢索時需要的排序時間，極大地降低了查詢響應時間。但是PageRank存在兩個缺陷：首先PageRank演算法嚴重歧視新加入的網頁，因為新的網頁的出鏈接和入鏈接通常都很少，PageRank值非常低。另外PageRank演算法僅僅依靠外部鏈接數量和重要度來進行排名，而忽略了頁面的主題相關性，以至於一些主題不相關的網頁（如廣告頁面）獲得較大的PageRank值，從而影響了搜索結果的准確性。為此，各種主題相關演算法紛紛涌現，其中以以下幾種演算法最為典型。
2）Topic-Sensitive PageRank演算法
由於最初PageRank演算法中是沒有考慮主題相關因素的，斯坦福大學計算機科學系Taher Haveli-wala提出了一種主題敏感（Topic-Sensitive）的PageRank演算法解決了「主題漂流」問題。該演算法考慮到有些頁面在某些領域被認為是重要的，但並不表示它在其它領域也是重要的。
網頁A鏈接網頁B，可以看作網頁A對網頁B的評分，如果網頁A與網頁B屬於相同主題，則可認為A對B的評分更可靠。因為A與B可形象的看作是同行，同行對同行的了解往往比不是同行的要多，所以同行的評分往往比不是同行的評分可靠。遺憾的是TSPR並沒有利用主題的相關性來提高鏈接得分的准確性。
3）HillTop演算法
HillTop是Google的一個工程師Bharat在2001年獲得的專利。HillTop是一種查詢相關性鏈接分析演算法，克服了的PageRank的查詢無關性的缺點。HillTop演算法認為具有相同主題的相關文檔鏈接對於搜索者會有更大的價值。在Hilltop中僅考慮那些用於引導人們瀏覽資源的專家頁面（Export Sources）。Hilltop在收到一個查詢請求時，首先根據查詢的主題計算出一列相關性最強的專家頁面，然後根據指向目標頁面的非從屬專家頁面的數量和相關性來對目標頁面進行排序。
HillTop演算法確定網頁與搜索關鍵詞的匹配程度的基本排序過程取代了過分依靠PageRank的值去尋找那些權威頁面的方法，避免了許多想通過增加許多無效鏈接來提高網頁PageRank值的作弊方法。HillTop演算法通過不同等級的評分確保了評價結果對關鍵詞的相關性，通過不同位置的評分確保了主題（行業）的相關性，通過可區分短語數防止了關鍵詞的堆砌。
但是，專家頁面的搜索和確定對演算法起關鍵作用，專家頁面的質量對演算法的准確性起著決定性作用，也就忽略了大多數非專家頁面的影響。專家頁面在互聯網中占的比例非常低（1.79%），無法代表互聯網全部網頁，所以HillTop存在一定的局限性。同時，不同於PageRank演算法，HillTop演算法的運算是在線運行的，對系統的響應時間產生極大的壓力。
4）HITS
HITS（Hyperlink Inced Topic Search）演算法是Kleinberg在1998年提出的，是基於超鏈接分析排序演算法中另一個最著名的演算法之一。該演算法按照超鏈接的方向，將網頁分成兩種類型的頁面：Authority頁面和Hub頁面。Authority頁面又稱權威頁面，是指與某個查詢關鍵詞和組合最相近的頁面，Hub頁面又稱目錄頁，該頁面的內容主要是大量指向Authority頁面的鏈接，它的主要功能就是把這些Authority頁面聯合在一起。對於Authority頁面P，當指向P的Hub頁面越多，質量越高，P的Authority值就越大；而對於Hub頁面H，當H指向的Authority的頁面越多，Authority頁面質量越高，H的Hub值就越大。對整個Web集合而言，Authority和Hub是相互依賴、相互促進，相互加強的關系。Authority和Hub之間相互優化的關系，即為HITS演算法的基礎。
HITS基本思想是：演算法根據一個網頁的入度（指向此網頁的超鏈接）和出度（從此網頁指向別的網頁）來衡量網頁的重要性。在限定范圍之後根據網頁的出度和入度建立一個矩陣，通過矩陣的迭代運算和定義收斂的閾值不斷對兩個向量Authority和Hub值進行更新直至收斂。
實驗數據表明，HITS的排名准確性要比PageRank高，HITS演算法的設計符合網路用戶評價網路資源質量的普遍標准，因此能夠為用戶更好的利用網路信息檢索工具訪問互聯網資源帶來便利。
但卻存在以下缺陷：首先，HITS演算法只計算主特徵向量，處理不好主題漂移問題；其次，進行窄主題查詢時，可能產生主題泛化問題；第三，HITS演算法可以說一種實驗性質的嘗試。它必須在網路信息檢索系統進行面向內容的檢索操作之後，基於內容檢索的結果頁面及其直接相連的頁面之間的鏈接關系進行計算。盡管有人嘗試通過演算法改進和專門設立鏈接結構計算伺服器（Connectivity Server）等操作，可以實現一定程度的在線實時計算，但其計算代價仍然是不可接受的。
2.3基於智能化排序的第三代搜索引擎
排序演算法在搜索引擎中具有特別重要的地位，目前許多搜索引擎都在進一步研究新的排序方法，來提升用戶的滿意度。但目前第二代搜索引擎有著兩個不足之處，在此背景下，基於智能化排序的第三代搜索引擎也就應運而生。
1）相關性問題
相關性是指檢索詞和頁面的相關程度。由於語言復雜，僅僅通過鏈接分析及網頁的表面特徵來判斷檢索詞與頁面的相關性是片面的。例如：檢索「稻瘟病」，有網頁是介紹水稻病蟲害信息的，但文中沒有「稻瘟病」這個詞，搜索引擎根本無法檢索到。正是以上原因，造成大量的搜索引擎作弊現象無法解決。解決相關性的的方法應該是增加語意理解，分析檢索關鍵詞與網頁的相關程度，相關性分析越精準，用戶的搜索效果就會越好。同時，相關性低的網頁可以剔除，有效地防止搜索引擎作弊現象。檢索關鍵詞和網頁的相關性是在線運行的，會給系統相應時間很大的壓力，可以採用分布式體系結構可以提高系統規模和性能。
2）搜索結果的單一化問題
在搜索引擎上，任何人搜索同一個詞的結果都是一樣。這並不能滿足用戶的需求。不同的用戶對檢索的結果要求是不一樣的。例如：普通的農民檢索「稻瘟病」，只是想得到稻瘟病的相關信息以及防治方法，但農業專家或科技工作者可能會想得到稻瘟病相關的論文。
解決搜索結果單一的方法是提供個性化服務，實現智能搜索。通過Web數據挖掘，建立用戶模型（如用戶背景、興趣、行為、風格），提供個性化服務。

Ⅵ 對於mimd-crew模型的一步枚舉排序演算法，n個並發 進程同步所需的時間最多為多少

並行計算模型通常指從並行演算法的設計和分析出發，將各種並行計算機（至少某一類並行計算機）的基本特徵抽象出來，形成一個抽象的計算模型。從更廣的意義上說，並行計算模型為並行計算提供了硬體和軟體界面，在該界面的約定下，並行系統硬體設計者和軟體設計者可以開發對並行性的支持機制，從而提高系統的性能。

Ⅶ 數學建模的十大演算法

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，
同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，
而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，
很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，
涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法
（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，
但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，
當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比
如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，
這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）

Ⅷ 推薦演算法中有哪些常用排序演算法

外排序、內排序、插入類排序、直接插入排序、希爾排序、選擇類排序。

推薦演算法是計算機專業中的一種演算法，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西，應用推薦演算法比較好的地方主要是網路。所謂推薦演算法就是利用用戶的一些行為，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西。

在基於內容的推薦系統中，項目或對象是通過相關特徵的屬性來定義的，系統基於用戶評價對象的特徵、學慣用戶的興趣，考察用戶資料與待預測項目的匹配程度。用戶的資料模型取決於所用的學習方法，常用的有決策樹、神經網路和基於向量的表示方法等。基於內容的用戶資料需要有用戶的歷史數據，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發生變化。

基於內容的推薦與基於人口統計學的推薦有類似的地方，只不過系統評估的中心轉到了物品本身，使用物品本身的相似度而不是用戶的相似度來進行推薦。

Ⅸ 排序演算法能建立什麼模型

排序的模型沒聽過 有一些很成熟的演算法 快速排序 希爾排序 冒泡 插入等