【摘要】：为此，有学者提出了基于“语境图”的搜索策略。它通过构建典型页面的Web“语境图”来估计离目标页面的距离，距离较近的页面较早得到访问。由此，得到了一个表示种子页面集与周围页面之间层次关系的“语境图”。基于“语境图”的搜索策略需要借助已有的通用搜索引擎构建“语境图”，而搜索引擎的检索结果并不一定代表真实的Web结构，因而这种方式也具有局限性。
10.4.6 基于“语境图”的搜索策略
基于巩固学习的网络蜘蛛能够通过计算链接的Q价值确定搜索方向，但它却无法估计距离目标页面的远近。为此，有学者提出了基于“语境图(Context Graph)”的搜索策略。它通过构建典型页面的Web“语境图”来估计离目标页面的距离，距离较近的页面较早得到访问。
该方法同样分为训练和搜索两个阶段。训练阶段，首先选择典型的主题相关页面作为种子集(目标页面的“实例集”)，并从种子页面出发，利用某一通用搜索引擎检索出所有指向它们的页面;其次，以得到的新页面作为第一层次集(表示到目标页面的距离为1)，并用第一层次集中的页面文本训练一个分类器C1;再次，从第一层次集中的页面出发，按同样的方法得到第二层次集(表示到目标页面的距离为2)和分类器C2;如此重复，直到某个预先指定的层次。由此，得到了一个表示种子页面集与周围页面之间层次关系的“语境图”。搜索阶段，当下载完一个新的页面时，则利用训练阶段得到的分类器判断该页面属于哪个层次集，从而估计出该页面距离目标页面的远近，并优先访问距离目标较近的页面中的链接。
基于“语境图”的搜索策略需要借助已有的通用搜索引擎构建“语境图”，而搜索引擎的检索结果并不一定代表真实的Web结构，因而这种方式也具有局限性。
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