seo實戰(zhàn)搜索引擎鏈接算法之HITS算法解析

seo實戰(zhàn)搜索引擎鏈接算法之：HITS算法解析

HITS算法也是鏈接剖析中十分根底且重要的算法，目前已被Teoma查找引擎()作為鏈接剖析算法在實踐中運用。

6.4.1Hub頁面與Authority頁面

Hub頁面和Authority頁面是HITS算法很根本的兩個界說。所謂“Authority”頁面，是指與某個范疇或許某個論題相關(guān)的高質(zhì)量網(wǎng)頁，比方查找引擎范疇，Google和百度主頁即該范疇的高質(zhì)量網(wǎng)頁，比方視頻范疇，優(yōu)酷和土豆主頁即該范疇的高質(zhì)量網(wǎng)頁。所謂“Hub”頁面，指的是包括了許多指向高質(zhì)量“Authority”頁面鏈接的網(wǎng)頁，比方hao123主頁能夠認為是一個典型的高質(zhì)量“Hub”網(wǎng)頁。

圖6-11給出了一個“Hub”頁面實例，這個網(wǎng)頁是斯坦福大學核算語言學研討組保護的頁面，這個網(wǎng)頁收集了與核算自然語言處理相關(guān)的高質(zhì)量資源，包括一些聞名的開源軟件包及語料庫等，并經(jīng)過鏈接的方法指向這些資源頁面。這個頁面能夠認為是“自然語言處理”這個范疇的“Hub”頁面，相應的，被這個頁面指向的資源頁面，大部分是高質(zhì)量的“Authority”頁面。

HITS算法的目的便是經(jīng)過一定的技能手段，在海量網(wǎng)頁中找到與用戶查詢主題相關(guān)的高質(zhì)量“Authority”頁面和“Hub”頁面，尤其是“Authority”頁面，由于這些頁面代表了能夠滿足用戶查詢的高質(zhì)量內(nèi)容，查找引擎以此作為查找成果回來給用戶。

6.4.2彼此增強聯(lián)系

許多算法都是建立在一些假定之上的，HITS算法也不例外。HITS算法隱含并運用了2個根本假定：

根本假定1：一個好的“Authority”頁面會被許多好的“Hub”頁面指向;

根本假定2：一個好的“Hub”頁面會指向許多好的“Authority”頁面;

到目前停止，無論是從“Hub”或許“Authority”頁面的界說也好，仍是從兩個根本假定也好，都能看到一個模糊的描繪，即“高質(zhì)量”或許“好的”，那么什么是“好的”Hub頁面?什么是“好的”Authority頁面?兩個根本假定給出了所謂“好”的界說。

根本假定1闡明了什么是“好的”Authority頁面，即被許多好的Hub頁面指向的頁面是好的“Authority”頁面，這里兩個修飾語十分重要：“許多”和“好的”，所謂“許多”，即被越多的Hub頁面指向越好，所謂“好的”，意味著指向本頁面的“Hub”頁面質(zhì)量越高，則本頁面越好。即歸納了指向本頁面的一切Hub節(jié)點的數(shù)量和質(zhì)量要素。

根本假定2則給出了什么是“好的”Hub頁面的闡明，即指向許多好的Authority頁面的網(wǎng)頁是好的Hub頁面。相同的，“許多”和“好的”兩個修飾語很重要，所謂“許多”，即指向的Authority頁面數(shù)量越多越好;所謂“好的”，即指向的Authority頁面質(zhì)量越高，則本頁面越是好的Hub頁面。也即歸納考慮了該頁面有鏈接指向的一切頁面的數(shù)量和質(zhì)量要素。

從以上兩個根本假定能夠推導出Hub頁面和Authority頁面之間的彼此增強聯(lián)系，即某個網(wǎng)頁的Hub質(zhì)量越高，則其鏈接指向的頁面的Authority質(zhì)量越好;反過來也是如此，一個網(wǎng)頁的Authority質(zhì)量越高，則那些有鏈接指向本網(wǎng)頁的頁面Hub質(zhì)量越高。經(jīng)過這種彼此增強聯(lián)系不斷迭代核算，即可找出哪些頁面是高質(zhì)量的Hub頁面，哪些頁面是高質(zhì)量的Authority頁面。

6.4.3HITS算法

HITS算法與Pagerank算法一個明顯的差異是：HITS算法與用戶輸入的查詢懇求密切相關(guān)，而Pagerank是與查詢無關(guān)的大局算法。HITS后續(xù)核算步驟都是在接收到用戶查詢后打開的，便是與查詢相關(guān)的鏈接剖析算法。

HITS算法接收到了用戶查詢之后，將查詢提交給某個現(xiàn)有的查找引擎(或許是自己構(gòu)造的檢索系統(tǒng))，并在回來的查找成果中，提取排名靠前的網(wǎng)頁，得到一組與用戶查詢高度相關(guān)的初始網(wǎng)頁調(diào)集，這個調(diào)集被稱作為根集(RootSet)。

在根集的根底上，HITS算法對網(wǎng)頁調(diào)集進行擴大(參閱圖6-13)，擴大原則是：凡是與根集內(nèi)網(wǎng)頁有直接鏈接指向聯(lián)系的網(wǎng)頁都被擴大進來，無論是有鏈接指向根集內(nèi)頁面也好，或許是根集頁面有鏈接指向的頁面也好，都被擴大進入擴展網(wǎng)頁調(diào)集。HITS算法在這個擴大網(wǎng)頁調(diào)集內(nèi)尋找好的“Hub”頁面與好的“Authority”頁面。

關(guān)于“擴大網(wǎng)頁調(diào)集”來說，我們并不知道哪些頁面是好的“Hub”或許好的“Authority”頁面，每個網(wǎng)頁都有潛在的或許，所以關(guān)于每個頁面都建立兩個權(quán)值，分別來記載這個頁面是好的Hub或許Authority頁面的或許性。在初始情況下，在沒有更多可運用信息前，每個頁面的這兩個權(quán)值都是相同的，能夠都設(shè)置為1。

之后，即可運用上面提到的兩個根本假定，以及彼此增強聯(lián)系等原則進行多輪迭代核算，每輪迭代核算更新每個頁面的兩個權(quán)值，直到權(quán)值安穩(wěn)不再產(chǎn)生明顯的改動停止。

圖6-14給出了迭代核算過程中，某個頁面的Hub權(quán)值和Authority權(quán)值的更新方法。假定以A(i)代表網(wǎng)頁i的Authority權(quán)值，以H(i)代表網(wǎng)頁i的Hub權(quán)值。在圖6-14的例子中，“擴大網(wǎng)頁調(diào)集”有3個網(wǎng)頁有鏈接指向頁面1，同時頁面1有3個鏈接指向其它頁面。那么，網(wǎng)頁1在此輪迭代中的Authority權(quán)值即為一切指向網(wǎng)頁1頁面的Hub權(quán)值之和;相似的，網(wǎng)頁1的Hub分值即為所指向的頁面的Authority權(quán)值之和。

“擴大網(wǎng)頁調(diào)集”內(nèi)其它頁面也以相似的方法對兩個權(quán)值進行更新，當每個頁面的權(quán)值都獲得了更新，則完成了一輪迭代核算，此刻HITS算法會評估上一輪迭代核算中的權(quán)值和本輪迭代之后權(quán)值的差異，假如發(fā)現(xiàn)總體來說權(quán)值沒有明顯改動，闡明系統(tǒng)已進入安穩(wěn)狀況，則能夠結(jié)束核算。將頁面根據(jù)Authority權(quán)值得分由高到低排序，取權(quán)值很高的若干頁面作為呼運用戶查詢的查找成果輸出。假如比較發(fā)現(xiàn)兩輪核算總體權(quán)值差異較大，則繼續(xù)進入下一輪迭代核算，直到整個系統(tǒng)權(quán)值安穩(wěn)停止。

6.4.4HITS算法存在的問題

HITS算法整體而言是個作用很好的算法，目前不只運用在查找引擎范疇，而且被“自然語言處理”以及“交際剖析”等許多其它核算機范疇學習運用，并取得了很好的運用作用。盡管如此，很初版別的HITS算法依然存在一些問題，而后續(xù)許多基于HITS算法的鏈接剖析方法，也是立足于改進HITS算法存在的這些問題而提出的。

歸納起來，HITS算法主要在以下幾個方面存在不足：

1.核算功率較低

由于HITS算法是與查詢相關(guān)的算法，所以有必要在接收到用戶查詢后實時進行核算，而HITS算法本身需求進行許多輪迭代核算才能獲得很終成果，這導致其核算功率較低，這是實踐運用時有必要慎重考慮的問題。

2.主題漂移問題

假如在擴展網(wǎng)頁調(diào)集里包括部分與查詢主題無關(guān)的頁面，而且這些頁面之間有較多的彼此鏈接指向，那么運用HITS算法很或許會給予這些無關(guān)網(wǎng)頁很高的排名，導致查找成果產(chǎn)生主題漂移，這種現(xiàn)象被稱為“嚴密鏈接社區(qū)現(xiàn)象”(Tightly-KnitCommunityEffect)。

3.易被作弊者操縱成果

HITS從機制上很簡單被作弊者操縱，比方作弊者能夠建立一個網(wǎng)頁，頁面內(nèi)容增加許多指向高質(zhì)量網(wǎng)頁或許聞名網(wǎng)站的網(wǎng)址，這就是一個很好的Hub頁面，之后作弊者再將這個網(wǎng)頁鏈接指向作弊網(wǎng)頁，于是能夠提升作弊網(wǎng)頁的Authority得分。

4.結(jié)構(gòu)不安穩(wěn)

所謂結(jié)構(gòu)不安穩(wěn)，就是說在原有的“擴大網(wǎng)頁調(diào)集”內(nèi)，假如增加刪除單個網(wǎng)頁或許改動少量鏈接聯(lián)系，則HITS算法的排名成果就會有十分大的改動。

6.4.5HITS算法與PageRank算法比較

HITS算法和PageRank算法能夠說是查找引擎鏈接剖析的兩個很根底且很重要的算法。從以上對兩個算法的介紹能夠看出，兩者無論是在根本概念模型仍是核算思路以及技能完成細節(jié)都有很大的不同，下面臨兩者之間的差異進行逐一闡明。

1.HITS算法是與用戶輸入的查詢懇求密切相關(guān)的，而PageRank與查詢懇求無關(guān)。所以，HITS算法能夠單獨作為相似性核算評價規(guī)范，而PageRank有必要結(jié)合內(nèi)容相似性核算才能夠用來對網(wǎng)頁相關(guān)性進行評價;

2.HITS算法由于與用戶查詢密切相關(guān)，所以有必要在接收到用戶查詢后實時進行核算，核算功率較低;而PageRank則能夠在爬蟲抓取完成后離線核算，在線直接運用核算成果，核算功率較高;

3.HITS算法的核算目標數(shù)量較少，只需核算擴展調(diào)集內(nèi)網(wǎng)頁之間的鏈接聯(lián)系;而PageRank是大局性算法，對一切互聯(lián)網(wǎng)頁面節(jié)點進行處理;

4.從兩者的核算功率和處理目標調(diào)集大小來比較，PageRank更適合布置在服務器端，而HITS算法更適合布置在客戶端;

5.HITS算法存在主題泛化問題，所以更適合處理具體化的用戶查詢;而PageRank在處理廣泛的用戶查詢時更有優(yōu)勢;

6.HITS算法在核算時，關(guān)于每個頁面需求核算兩個分值，而PageRank只需核算一個分值即可;在查找引擎范疇，更注重HITS算法核算出的Authority權(quán)值，但是在許多運用HITS算法的其它范疇，Hub分值也有很重要的作用;

7.從鏈接反作弊的視點來說，PageRank從機制上優(yōu)于HITS算法，而HITS算法更易遭受鏈接作弊的影響。

8.HITS算法結(jié)構(gòu)不安穩(wěn)，當對“擴大網(wǎng)頁調(diào)集”內(nèi)鏈接聯(lián)系作出很小改動，則對很終排名有很大影響;而PageRank相對HITS而言體現(xiàn)安穩(wěn)，其根本原因在于PageRank核算時的“遠程跳轉(zhuǎn)”。

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