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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

浅谈网页搜索排序中的投票模型

前些天读了一本《选举的困境》,其中有一章,从美国的选举制度说起,介绍美国选举制度的不足,然后针对其不足,提出种种改善,然而每种改善都有其各自的问题,其中的变化很有趣。先说美国选举制度,美国的总统选举是一种“赢者通吃”的方式,每个州根据其人口多少,有几十或几百的“州票”,州里的人对总统候选人进行选举,在某个州获得票最多的那个候选人,获得这个州所有的“州票”,然后统计所有候选人的“州票”多少,获得最多

Public @ 2010-03-16 16:21:58

Matt Cutts谈PR和PR更新

大家都注意到前两天Toolbar(工具条)PR已经更新了。Matt Cutts发了一个帖子,回答一些关于PR和PR更新的问题。问:我很好奇PR值在内部是怎样存储的?是小数,就像人们猜测的,还是整数?答:把它想为小数更准确。当然目前我们内部的PR计算比toolbar显示的0-10要长的多。问:我需要知道这个吗?我知道PR能告诉我什么,我为什么要在乎?也就是说对普通网站来说,PR有什么目的?答:我想这

Public @ 2012-12-27 15:39:04

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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