排序模型算法

Ⅰ 求排序算法的发展史

对于今天排序技术的探索可以追溯到19世纪，美国人口统计局的Herman Hollerith发明了第一批具有排序装置的制表机，成功地应用到1890年的美国人口普查。关于Hollerith及其制表机的故事，Leon E. Truesdell曾在【The Development of Punch Card Tabulation（Washington: U. S. Bureau of the Census, 1965）】中进行了有趣而详尽地描述。

排序例程曾经是为存储程序式计算机编写的第一个程序，因为它集中体现了计算机潜在的非数值应用。冯·诺伊曼在1954年为了检验EDVAC计算机指令代码的适用性以及评价他所建议的计算机组织的优点，编写了内部归并排序程序，Knuth在【Computing Surveys 2(1970), 247~260】中描述了这个发展细节。

在德国，K. Zuse于1945年独立编写了用于直接插入排序的程序，作为他的Plankalkul语言中线性表操作的例子之一，这一开创性的工作推迟了近30年才发表。

1946年在穆尔学校举行的有关计算的专题讨论会上，John Mauchly作了“排序和整理”的演讲，是第一个公开发表的关于计算机排序的讨论，包括直接插入排序和折半插入排序。

到1952年左右，内部排序的许多方法已在程序设计领域广为流传，但理论上的研究却相对很少。Daniel Goldenberg用Whirlwind计算机编写了5个不同方法的排序程序，分别就最好情况和最坏情况进行了分析。

由Howard B. Demuth于1956年撰写的博士论文【Electronic Data Sorting. Stanford University, 1956】可以说是一篇非常值得关注的论文，因为这篇论文有助于奠定计算复杂性理论的基础。论文利用循环的、线性的以及随机的存储器，考虑了排序问题的3个抽象模型，并对每个模型提出了最优（或接近最优）的方法。Demuth的论文建立了如何把理论同实践相联系的重要思想。

事实上，计算的大多数早期历史都出现在比较难以得到的报告中，因为那时仅有少数人同计算机打交道。有关排序文献的第一次付印是在1955年，用的是三篇重要的综述性文章。第一篇文章是由J. C. Hosken撰写的【Proc. Eastern Joint Computer Conference 8(1955), 39~55】，综述了在计算机上进行排序的方法，以及所有可利用的专用设备，文中的54项参考文献大多数是以厂家的手册为基础的。第二篇文章是由E. H. Friend撰写的【Sorting on Electronic Computer Systems. Journal of the ACM 3(1956), 134~168】是排序技术发展史的一个重要里程碑，Friend对相当多的内部和外部排序算法给出了细致的描述。第三篇文章是由D. W. Davies撰写的【Proc. Inst. Elec. Engineers 103B, Supplement 1(1956), 87~93】。

1962年11月ACM主持召开了一次关于排序的研讨会，在会上宣读的大多数论文都发表在COMMUNICATIONS OF THE ACM1963年5月的刊物上，这些论文是当时技术发展水平的很好代表。

Ⅱ 高中排列组合的计算方法啊

排列与元素的顺序有关，组合与顺序无关．如231与213是两个排列，2＋3＋1的和与2＋1＋3的和是一个组合． (一)两个基本原理是排列和组合的基础 (1)加法原理：做一件事，完成它可以有n类办法，在第一类办法中有m1种不同的方法，在第二类办法中有m2种不同的方法，……，在第n类办法中有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N＝m1＋m2＋m3＋…＋mn种不同方法． (2)乘法原理：做一件事，完成它需要分成n个步骤，做第一步有m1种不同的方法，做第二步有m2种不同的方法，……，做第n步有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N＝m1×m2×m3×…×mn种不同的方法． 这里要注意区分两个原理，要做一件事，完成它若是有n类办法，是分类问题，第一类中的方法都是独立的，因此用加法原理；做一件事，需要分n个步骤，步与步之间是连续的，只有将分成的若干个互相联系的步骤，依次相继完成，这件事才算完成，因此用乘法原理． 这样完成一件事的分“类”和“步”是有本质区别的，因此也将两个原理区分开来． (二)排列和排列数 (1)排列：从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素，按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列． 从排列的意义可知，如果两个排列相同，不仅这两个排列的元素必须完全相同，而且排列的顺序必须完全相同，这就告诉了我们如何判断两个排列是否相同的方法． (2)排列数公式：从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有排列 当m＝n时，为全排列Pnn=n(n－1)(n－1)…3·2·1＝n！ (三)组合和组合数 (1)组合：从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从 n个不同元素中取出m个元素的一个组合． 从组合的定义知，如果两个组合中的元素完全相同，不管元素的顺序如何，都是相同的组合；只有当两个组合中的元素不完全相同时，才是不同的组合． (2)组合数：从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有组合的个 这里要注意排列和组合的区别和联系，从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素，“按照一定的顺序排成一列”与“不管怎样的顺序并成一组”这是有本质区别的． 一、排列组合部分是中学数学中的难点之一，原因在于 (1)从千差万别的实际问题中抽象出几种特定的数学模型，需要较强的抽象思维能力； (2)限制条件有时比较隐晦，需要我们对问题中的关键性词(特别是逻辑关联词和量词)准确理解； (3)计算手段简单，与旧知识联系少，但选择正确合理的计算方案时需要的思维量较大； (4)计算方案是否正确，往往不可用直观方法来检验，要求我们搞清概念、原理，并具有较强的分析能力。 二、两个基本计数原理及应用 (1)加法原理和分类计数法 1．加法原理 2．加法原理的集合形式 3．分类的要求 每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务；两类不同办法中的具体方法，互不相同(即分类不重)；完成此任务的任何一种方法，都属于某一类(即分类不漏) (2)乘法原理和分步计数法 1．乘法原理 2．合理分步的要求 任何一步的一种方法都不能完成此任务，必须且只须连续完成这n步才能完成此任务；各步计数相互独立；只要有一步中所采取的方法不同，则对应的完成此事的方法也不同

Ⅲ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。

Ⅳ 基于mpi的排序算法

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Ⅳ 搜索引擎的排序算法都有哪些是怎么实现的

2.1基于词频统计——词位置加权的搜索引擎
利用关键词在文档中出现的频率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想，其技术发展也最为成熟，是第一阶段搜索引擎的主要排序技术，应用非常广泛，至今仍是许多搜索引擎的核心排序技术。其基本原理是：关键词在文档中词频越高，出现的位置越重要，则被认为和检索词的相关性越好。
1）词频统计
文档的词频是指查询关键词在文档中出现的频率。查询关键词词频在文档中出现的频率越高，其相关度越大。但当关键词为常用词时，使其对相关性判断的意义非常小。TF/IDF很好的解决了这个问题。TF/IDF算法被认为是信息检索中最重要的发明。TF（Term Frequency）：单文本词汇频率，用关键词的次数除以网页的总字数，其商称为“关键词的频率”。IDF（Inverse Document Frequency）：逆文本频率指数，其原理是，一个关键词在N个网页中出现过，那么N越大，此关键词的权重越小，反之亦然。当关键词为常用词时，其权重极小，从而解决词频统计的缺陷。
2）词位置加权
在搜索引擎中，主要针对网页进行词位置加权。所以，页面版式信息的分析至关重要。通过对检索关键词在Web页面中不同位置和版式，给予不同的权值，从而根据权值来确定所搜索结果与检索关键词相关程度。可以考虑的版式信息有：是否是标题，是否为关键词，是否是正文，字体大小，是否加粗等等。同时，锚文本的信息也是非常重要的，它一般能精确的描述所指向的页面的内容。
2.2基于链接分析排序的第二代搜索引擎
链接分析排序的思想起源于文献引文索引机制，即论文被引用的次数越多或被越权威的论文引用，其论文就越有价值。链接分析排序的思路与其相似，网页被别的网页引用的次数越多或被越权威的网页引用，其价值就越大。被别的网页引用的次数越多，说明该网页越受欢迎，被越权威的网页引用，说明该网页质量越高。链接分析排序算法大体可以分为以下几类：基于随机漫游模型的，比如PageRank和Repution算法；基于概率模型的，如SALSA、PHITS；基于Hub和Authority相互加强模型的，如HITS及其变种；基于贝叶斯模型的，如贝叶斯算法及其简化版本。所有的算法在实际应用中都结合传统的内容分析技术进行了优化。本文主要介绍以下几种经典排序算法：
1）PageRank算法
PageRank算法由斯坦福大学博士研究生Sergey Brin和Lwraence Page等提出的。PageRank算法是Google搜索引擎的核心排序算法，是Google成为全球最成功的搜索引擎的重要因素之一，同时开启了链接分析研究的热潮。
PageRank算法的基本思想是：页面的重要程度用PageRank值来衡量，PageRank值主要体现在两个方面：引用该页面的页面个数和引用该页面的页面重要程度。一个页面P（A）被另一个页面P（B）引用，可看成P（B）推荐P（A），P（B）将其重要程度（PageRank值）平均的分配P（B）所引用的所有页面，所以越多页面引用P（A），则越多的页面分配PageRank值给P（A），PageRank值也就越高，P（A）越重要。另外，P(B)越重要，它所引用的页面能分配到的PageRank值就越多，P（A）的PageRank值也就越高，也就越重要。
其计算公式为：

PR（A）：页面A的PageRank值；
d：阻尼系数，由于某些页面没有入链接或者出链接，无法计算PageRank值，为避免这个问题（即LinkSink问题），而提出的。阻尼系数常指定为0.85。
R（Pi）：页面Pi的PageRank值；
C（Pi）：页面链出的链接数量；
PageRank值的计算初始值相同，为了不忽视被重要网页链接的网页也是重要的这一重要因素，需要反复迭代运算，据张映海撰文的计算结果，需要进行10次以上的迭代后链接评价值趋于稳定，如此经过多次迭代，系统的PR值达到收敛。
PageRank是一个与查询无关的静态算法，因此所有网页的PageRank值均可以通过离线计算获得。这样，减少了用户检索时需要的排序时间，极大地降低了查询响应时间。但是PageRank存在两个缺陷：首先PageRank算法严重歧视新加入的网页，因为新的网页的出链接和入链接通常都很少，PageRank值非常低。另外PageRank算法仅仅依靠外部链接数量和重要度来进行排名，而忽略了页面的主题相关性，以至于一些主题不相关的网页（如广告页面）获得较大的PageRank值，从而影响了搜索结果的准确性。为此，各种主题相关算法纷纷涌现，其中以以下几种算法最为典型。
2）Topic-Sensitive PageRank算法
由于最初PageRank算法中是没有考虑主题相关因素的，斯坦福大学计算机科学系Taher Haveli-wala提出了一种主题敏感（Topic-Sensitive）的PageRank算法解决了“主题漂流”问题。该算法考虑到有些页面在某些领域被认为是重要的，但并不表示它在其它领域也是重要的。
网页A链接网页B，可以看作网页A对网页B的评分，如果网页A与网页B属于相同主题，则可认为A对B的评分更可靠。因为A与B可形象的看作是同行，同行对同行的了解往往比不是同行的要多，所以同行的评分往往比不是同行的评分可靠。遗憾的是TSPR并没有利用主题的相关性来提高链接得分的准确性。
3）HillTop算法
HillTop是Google的一个工程师Bharat在2001年获得的专利。HillTop是一种查询相关性链接分析算法，克服了的PageRank的查询无关性的缺点。HillTop算法认为具有相同主题的相关文档链接对于搜索者会有更大的价值。在Hilltop中仅考虑那些用于引导人们浏览资源的专家页面（Export Sources）。Hilltop在收到一个查询请求时，首先根据查询的主题计算出一列相关性最强的专家页面，然后根据指向目标页面的非从属专家页面的数量和相关性来对目标页面进行排序。
HillTop算法确定网页与搜索关键词的匹配程度的基本排序过程取代了过分依靠PageRank的值去寻找那些权威页面的方法，避免了许多想通过增加许多无效链接来提高网页PageRank值的作弊方法。HillTop算法通过不同等级的评分确保了评价结果对关键词的相关性，通过不同位置的评分确保了主题（行业）的相关性，通过可区分短语数防止了关键词的堆砌。
但是，专家页面的搜索和确定对算法起关键作用，专家页面的质量对算法的准确性起着决定性作用，也就忽略了大多数非专家页面的影响。专家页面在互联网中占的比例非常低（1.79%），无法代表互联网全部网页，所以HillTop存在一定的局限性。同时，不同于PageRank算法，HillTop算法的运算是在线运行的，对系统的响应时间产生极大的压力。
4）HITS
HITS（Hyperlink Inced Topic Search）算法是Kleinberg在1998年提出的，是基于超链接分析排序算法中另一个最着名的算法之一。该算法按照超链接的方向，将网页分成两种类型的页面：Authority页面和Hub页面。Authority页面又称权威页面，是指与某个查询关键词和组合最相近的页面，Hub页面又称目录页，该页面的内容主要是大量指向Authority页面的链接，它的主要功能就是把这些Authority页面联合在一起。对于Authority页面P，当指向P的Hub页面越多，质量越高，P的Authority值就越大；而对于Hub页面H，当H指向的Authority的页面越多，Authority页面质量越高，H的Hub值就越大。对整个Web集合而言，Authority和Hub是相互依赖、相互促进，相互加强的关系。Authority和Hub之间相互优化的关系，即为HITS算法的基础。
HITS基本思想是：算法根据一个网页的入度（指向此网页的超链接）和出度（从此网页指向别的网页）来衡量网页的重要性。在限定范围之后根据网页的出度和入度建立一个矩阵，通过矩阵的迭代运算和定义收敛的阈值不断对两个向量Authority和Hub值进行更新直至收敛。
实验数据表明，HITS的排名准确性要比PageRank高，HITS算法的设计符合网络用户评价网络资源质量的普遍标准，因此能够为用户更好的利用网络信息检索工具访问互联网资源带来便利。
但却存在以下缺陷：首先，HITS算法只计算主特征向量，处理不好主题漂移问题；其次，进行窄主题查询时，可能产生主题泛化问题；第三，HITS算法可以说一种实验性质的尝试。它必须在网络信息检索系统进行面向内容的检索操作之后，基于内容检索的结果页面及其直接相连的页面之间的链接关系进行计算。尽管有人尝试通过算法改进和专门设立链接结构计算服务器（Connectivity Server）等操作，可以实现一定程度的在线实时计算，但其计算代价仍然是不可接受的。
2.3基于智能化排序的第三代搜索引擎
排序算法在搜索引擎中具有特别重要的地位，目前许多搜索引擎都在进一步研究新的排序方法，来提升用户的满意度。但目前第二代搜索引擎有着两个不足之处，在此背景下，基于智能化排序的第三代搜索引擎也就应运而生。
1）相关性问题
相关性是指检索词和页面的相关程度。由于语言复杂，仅仅通过链接分析及网页的表面特征来判断检索词与页面的相关性是片面的。例如：检索“稻瘟病”，有网页是介绍水稻病虫害信息的，但文中没有“稻瘟病”这个词，搜索引擎根本无法检索到。正是以上原因，造成大量的搜索引擎作弊现象无法解决。解决相关性的的方法应该是增加语意理解，分析检索关键词与网页的相关程度，相关性分析越精准，用户的搜索效果就会越好。同时，相关性低的网页可以剔除，有效地防止搜索引擎作弊现象。检索关键词和网页的相关性是在线运行的，会给系统相应时间很大的压力，可以采用分布式体系结构可以提高系统规模和性能。
2）搜索结果的单一化问题
在搜索引擎上，任何人搜索同一个词的结果都是一样。这并不能满足用户的需求。不同的用户对检索的结果要求是不一样的。例如：普通的农民检索“稻瘟病”，只是想得到稻瘟病的相关信息以及防治方法，但农业专家或科技工作者可能会想得到稻瘟病相关的论文。
解决搜索结果单一的方法是提供个性化服务，实现智能搜索。通过Web数据挖掘，建立用户模型（如用户背景、兴趣、行为、风格），提供个性化服务。

Ⅵ 对于mimd-crew模型的一步枚举排序算法，n个并发 进程同步所需的时间最多为多少

并行计算模型通常指从并行算法的设计和分析出发，将各种并行计算机（至少某一类并行计算机）的基本特征抽象出来，形成一个抽象的计算模型。从更广的意义上说，并行计算模型为并行计算提供了硬件和软件界面，在该界面的约定下，并行系统硬件设计者和软件设计者可以开发对并行性的支持机制，从而提高系统的性能。

Ⅶ 数学建模的十大算法

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，
同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，
而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，
很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，
涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，
但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，
当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比
如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，
这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）

Ⅷ 推荐算法中有哪些常用排序算法

外排序、内排序、插入类排序、直接插入排序、希尔排序、选择类排序。

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关特征的属性来定义的，系统基于用户评价对象的特征、学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的匹配程度。用户的资料模型取决于所用的学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

基于内容的推荐与基于人口统计学的推荐有类似的地方，只不过系统评估的中心转到了物品本身，使用物品本身的相似度而不是用户的相似度来进行推荐。

Ⅸ 排序算法能建立什么模型

排序的模型没听过 有一些很成熟的算法 快速排序 希尔排序 冒泡 插入等