SEO优化之搜索引擎算法分析

斯蒂芬

阐发链接是常见的搜刮引擎阐发网页结构的一种方法，一样平常是搜刮引擎凭据干系的链接阐发算法，然后对与网页干系的外链和内链举行具体的数据整理和阐发，而且凭据这些链接的特点，再对网页举行一个评分和排序，当就用户搜刮某个关键字的时间，搜刮引擎就会对与该关键字干系主题的网页中的这些链接举行一个公道阐发，然后排序，末了就得到了排名的结构，在本文中，笔者要跟各人讨论的主题是HITS，而HITS算法是链接阐发算法中比力有代表性的一种。
        　　HITS算法在应用中，一样平常都是利用HUB页(网页中很多链接，而且都是指向权势巨子的页面，一样平常都是导航大概目次网页)和Authority(就是被大量链接指向的网页，也就是权势巨子型的网页)页面之间指向链接的相互增强干系来对网页赐与分值盘算，也就是说该算法的实行历程中是将搜刮引擎从互联网上抓去到全部网页分为HUB页面和Authority页面，在搜刮引擎看来，好的Hub网页应该是指向很多的权势巨子型的网页，而权势巨子值高的网页应该是拥有很多指向Hub网页的链接，以是我们由此而得出了HITS算法的焦颔首脑：
        　　起首，我们晓得HITS算法是基于主题查询的搜刮引擎算法，以是当用户向搜刮引擎提交主题查询时，搜刮引擎凭据用户的检索词举行关键字匹配查询，同时返回多少项与主题高度干系的网页聚集S，在这些干系性的网页聚会合，网页之间会有大量和网页干系的链接，以是此时搜刮引擎算法HITS算法就凭据网页上链接的特点将网页聚集S举行拓展，即将聚集网页上的链接，网页引用的链接，和被其他页面的引用的链接都到场到该聚会合，形成一个新的聚集T，同时我们对聚集T的要求是：
        　　1、 T中都是和聚会合网页干系的页面
        　　2、 T中的聚集页面都要于主题高度干系
        　　3、 T中要包罗大量的HUB页面和Authority页面
        　　在相识了HITS算法的焦颔首脑之后，我们必要相识的就是若何凭据该算法所给出的头脑举行盘算网页聚会合的网页的权重来对搜刮结果举行排序，那么下面笔者通过这个网站的利用方法对HITS算法举行进一步的剖解：我们可以将拓展出来的网页聚集T看做一个聚集矩阵，同时将中的全部HUB网页看做为极点集A，将聚会合包罗的全部权势巨子型的网页看做是极点集B，此中A中的网页到B中的网页的超链接为边集E，形成一个二分有向图SG=(A，B，E)。对HUB聚集A中的任一个极点a，用h(a)表现网页a的Hub值，对B中的极点b，用a(b)表现网页的Authority值。开始时h(a)=a(b)=1，对b实验I利用修改它的a(b)，对a实验O利用修改它的h(a)，然后范例化a(b)，h(a)，云云不绝的重复盘算下面的利用I，O，直到a(b)，h(a)收敛。(证明此算法收敛可见 )
        I 利用： （1） O利用：（2）
        　　阐发：从以上算法头脑中我们可以探究出很多标题，
        　　1、 好比假如用户向搜刮引擎提交查询主题之后，搜刮引擎要想为用户**精准的搜刮结果时就必须对搜刮结果举行拓展，而从简单的搜刮结果举行富厚拓展时必要大量的时间去阐发，延伸了用户恳求的相应时间，以是对搜刮引擎来说不能在最短的时间内为用户**搜刮结果就证明该算法是失败的、不科学的。
        　　2、 一个网页中包罗了很多链接，好比导航链接、广告链接、以及步调主动天生的链接，而这些链接的存在势必会对搜刮结果产生影响，在HITS算法中将搜刮结果中出现的网页链接都举行了阐发，以是在搜刮结果中大概会出现这些无效链接引用的网页。
        　　3、 HITS算法对网页聚集的拓展也会导致新的标题出现，由于是对搜刮结果举行再次天生，以是在对聚集举行扩展的时间不可制止的要增长很多页面，偶然这些页面是和搜刮结果中网页有着些许的干系，只不外是被聚会合的网页引用了，以是一旦搜刮结果中存在大量的如许网页的话，那么通过HITS算法的来的结果就会使得我们基于主题的查询变宽泛了，也就是说我们大概得不到精确的搜刮结果了。
        　　4、 HITS算法是基于主题查询的，也就是说返回的结果是凭据关键字完全匹配的，注意的是与主题高度干系的主社区，而敷衍那些有着不太干系的链接是很少可以大概顾及到的，以是很容易在搜刮结果中导致主题漂移标题，然而这个标题该算法暂时也无法管理，这点事最大的不敷。必须生存链接!
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