26、社交网络与搜索引擎融合下的搜索排名创新及Web内容分发优化

社交网络与搜索引擎融合下的搜索排名创新及Web内容分发优化

在当今互联网领域，社交网络与搜索引擎的融合成为了研究热点。一方面，搜索排名算法需要不断改进以满足用户个性化需求；另一方面，Web内容的快速增长对传统的Web服务架构提出了挑战。本文将介绍一种新的搜索排名模型SRRR以及基于WebRTC的WebCDN系统。

1. 搜索排名模型SRRR

1.1 RRF计算

RRF（推荐相关因子）的计算公式为：
[rrf (u; k; p) = \sum_{v \in Rec(u;k;p)} \frac{threshold \times dis (u; v) + 1}{num (u; dis (u; v))}]
其中，$Rec(u; k; p)$ 是一个用户集合。对于任意 $v \in Rec(u; k; p)$，在 $M$ 值 $(v; k; url of p)$ 中必须有记录，并且 $dis(v; u) \leq threshold$。$threshold$ 是一个常数，根据六度分隔理论，我们设 $threshold = 6$，即社交距离超过6的用户将被忽略。假设 $dis(v; u) = d$，$num(u; dis(v; u))$ 是与用户 $u$ 社交距离也为 $d$ 的用户数量。

1.2 基于SRF和RRF的搜索排名

在获得SRF（社交相关因子）和RRF后，通过加权将它们与现有的排名算法相结合。最终的排名值计算公式为：
[srrr(u; k; p) = \sum_{i = 1}^{n} c_i f_i + c_s srf (u; k; p) + c_r rrf (u; k; p)]
其中，$sr