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Web结构挖掘中PageRank算法研究的任务书
任务书
任务名称：Web结构挖掘中PageRank算法研究
任务背景：随着互联网的蓬勃发展，Web上的信息呈现爆炸式增长，各种搜索引擎和浏览器的利用人数越来越多。在这样的情况下，如何快速、准确地找到所需要的信息变得尤为重要。Web结构挖掘作为一种从大量Web数据中提取有用信息的技术，具有重要的意义。其中，PageRank算法作为Web页面排名中最主要的算法之一，对Web结构挖掘有着重要的作用。
任务目的：本任务的目的是深入研究Web结构挖掘技术，重点探究PageRank算法的原理、应用和优化方法，以及其在Web结构挖掘中的应用情况及效果评估。
任务内容：
1.PageRank算法的理论研究：分析PageRank算法的数学模型，探究PageRank算法在Web页面排名中的核心作用，深入挖掘PageRank算法的局限性和优化方向，形成对PageRank算法的整体把握。
2.PageRank算法的应用研究：调研目前PageRank算法在Web结构挖掘领域中的应用情况，比对各种应用方式的优缺点，归纳总结PageRank算法在不同应用场景中的优点和局限性，推广PageRank算法在Web结构挖掘领域的应用。
3.PageRank算法的效果评估研究：针对PageRank算法在Web结构挖掘领域中的应用，分析不同算法在效果上的优劣，评估PageRank算法在Web结构挖掘中的实际效果，探究PageRank算法在不同数据集和应用场景下的性能表现。
4.实验实现：利用Python等编程语言实现PageRank算法，并在实验中调用其他相关算法作为对比，以实验数据支持和验证前述研究成果。
任务完成时间：3个月
任务成果形式：
1.关于PageRank算法的理论研究报告，包含分析PageRank算法模型、优化方向、理论极限等内容。
2.关于PageRank算法的应用研究报告，包含调研报告、优劣分析总结、推广应用措施等内容。
3.关于PageRank算法的效果评估报告，包含对比分析、性能评估、实验设计等内容。
4.实验实现报告，包含算法实现、效果验证、实现难点等内容。
5.汇报和演示，撰写汇报PPT及术语解释。
任务分工：
负责人：李华
研究成员：张强、王小明、刘凯、张丽华
以上为本次Web结构挖掘中PageRank算法研究的任务书。