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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:一个节点被称为网页中一个著名的Authority(权威性节点),另一个节点被称为Hub(节点中心性)。 算法的步骤如下: 1. 初始化每个节点的Authority score和Hub score为1。 2. 计算每个节点都有谁链接它,这些链接它的节点就是它的**Incoming Linker**;计算它指向哪些节点,这些节点称为它的**Outgoing Linker**。 3. 计算每个节点的新Authority score:节点的新Authority score等于它收到的来自上一次迭代计算的Incoming Linker的Hub score之和。 4. 计算每个节点的新Hub score:节点的新Hub Score等于它收到的来自上一次迭代计算的Outgoing Linker的Authority score之和。 5. 重复执行上述步骤,直至Authority score和Hub score不再改变为止。 最终每个节点的Authority score和Hub score就是它的重要性分值。节点的Authority score可以反映它在整个网站中的权威性,Hub score来反映它在整个网站中的中心性。

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

Google PageRank(网页级别)介绍

Google的核心软件称为 PageRank(网页级别),这是由Google创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 在斯坦福大学开发出的一套用于网页评级的系统,网页级别是所有Google网络搜索工具的基础。作为组织管理工具,网页级别利用了互联网独特的民主特性及其巨大的链接结构。实质上,当从网页 A 链接到网页 B 时,Google 就认为"网页 A 投了网页 B 一票&

Public @ 2012-10-28 15:39:07

谷歌论文:大规模的超文本网页搜索引擎的分析

本文是谷歌创始人Sergey和Larry在斯坦福大学计算机系读博士时的一篇论文。发表于1997年。在网络中并没有完整的中文译本,现将原文和本人翻译的寥寥几句和网络收集的片段(网友xfygx和雷声大雨点大的无私贡献)整理和综合到一起,翻译时借助了translate.Google.com,因为是技术性的论文,文中有大量的合成的术语和较长的句子,有些进行了意译而非直译。作为Google辉煌的起始,这篇文

Public @ 2019-08-03 15:55:02

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链接分析算法

HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)是一种基于链接的搜索引擎排名算法,与其他排名算法如PageRank一样,它的主要目的是将用户查询与集合的文档匹配,使得最相关的文档被检索出来,排在前面。事实上,网页根据网页内部和外部因素来排序。HITS算法包括两个重要指标:Authority和Hub,体现网页的相关性,指导搜索引擎排序,即把相关性高的网页排在前面。 HI

Public @ 2023-03-02 20:01:00

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