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HITS算法

HITS算法是一种采用迭代计算的网络算法,用于计算网络中节点的权重。该算法主要用于网络信息检索等计算技术。HITS算法与传统的关键词检索不同,关键词检索是以词语为基础,以文档为主要检索对象,结果通过匹配检索关键词的文档及其相关性程序来返回结果。而HITS算法则是以链接为基础,以网页为主要检索对象,通过计算每个页面的被链接的频度和链接其它页面的重要程度来决定查询结果的排序。该算法基于“authrity”和“hub” 有权重概念,这两个概念可以描述网页在网络中的影响力,分别表示该网页在某个领域的权威程度和其链接的重要性。简而言之,权威页面是指拥有很多高质量链接的页面,而活跃页面则指拥有很多高质量链接的页面,它们可以在网络吸引到更多浏览者。 HITS算法依基于两个基本元素:基于输入计算出的权重和输出给出的权重,用来计算每一网页的重要性,也可以用来衡量网络上不同页面链接的重要性。HITS算法通过对网络进行逐步迭代,来计算每个页面的权威程度及其Mining后的重要程度。在每一次迭代中,权威页面的权重由其上一轮的权重和指向它的链接的权重共同决定,活跃页面的权重也是由其上一轮的权重和指由它发出的链接的权重共同决定的。采用此算法,可以在网络上寻找拥有最高重要性的节点来代表该网络,这样就可以有效地改善搜索结果的质量。

Public @ 2023-02-25 06:01:28

TrustRank算法

TrustRank是一种基于Web搜索的信息检索技术,用于挖掘有质量的网页,并将其置于搜索结果的顶部。它可以准确地将有质量的网页与搜索词相关联,从而过滤掉某些无关的链接,让有质量的网页出现在搜索结果中。 TrustRank算法通过跟踪搜索引擎向用户展示的链接的信誉来确定搜索结果的顺序。同时它会检测用户的反馈,比如点击量,浏览时间,以及用户评价,用于调整页面排列顺序。这样的话,用户就可以更加准

Public @ 2023-02-27 09:48:21

HITS链接分析算法

HITS(Hyperlink - Induced Topic Search)链接分析算法诞生在1997年,该算法是由康奈尔大学中的一位博士提出,并且该算法沿用于全球多个搜索引擎当中。当然,不同的搜索引擎针对于该算法的侧重点和内部公式都有不一的算法结构调整,并且HITS算法也是链接分析中最为重要的基础算法之一。对于目前国内的整体搜索引擎而言,百度作为国内的搜索引擎领头羊,我会带着HITS的公开文档针

Public @ 2009-11-28 15:39:11

HITS算法

HITS算法(Hypertext-Induced Topic Selection),也称为Hubs and Authorities algorithm,是一种用来计算图中节点相对重要性的算法。它是Larry Page and Sergey Brin 在1998年首次提出,以提高他们搜索引擎Google的网页检索准确性。HITS算法通过分析不同节点间的连接关系来鉴定节点的重要性分数:一个节点

Public @ 2023-02-27 07:00:50

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