HITS算法 - 版本历史

Gyt666：Gyt666移动页面HITS算法 HITS algorithm至HITS算法覆盖重定向

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Gyt666移动页面HITS算法 HITS algorithm至HITS算法覆盖重定向

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2020-05-11T09:41:47Z

算法描述

2020-05-11T09:41:00Z

编者推荐

2020-05-11T09:39:49Z

算法描述

2020-05-11T09:38:35Z

算法描述

2020-05-11T09:37:33Z

万维网上

2020-04-25T08:55:27Z

计算

2020-04-25T08:54:33Z

算法描述

2020-04-25T04:02:07Z

编者推荐

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 |keywords=HITS,HITS算法,排序算法,算法
 |description=网络科学,网页排序,期刊影响因子
-}}
+}}HITS算法（ HITS algorithm）
 '''Hyperlink-Induced Topic Search'''，简称HITS算法，是一种由[https://en.wikipedia.org/wiki/Jon_Kleinberg Jon Kleinberg]开发的对网页进行评分排名的'''链路分析算法'''。

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 * 它取决于查询，也就是说，链接分析产生的（枢纽值和权威值）受搜索词的影响；
 * 作为推论，它是在查询时而不是在索引时执行的，同时伴随着查询时处理的性能下降。
 * 它计算每个文档的两个分数，即枢纽值和权威值，而不是一个PageRank。
 * 它是在“相关”文档中的一小部分（“聚焦子图”或基本集）上处理的，而不是像PageRank那样处理所有文档。

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 ==算法描述==
-[[File:SetsEN.jpg|300px|right|thumb|根集展开为基本集]]
+[[File:SetsEN.jpg|300px|right|thumb|根集合展开为基本集合]]
 HITS算法的基本思想就是：每个网页的重要性由两个指标刻画——'''权威性 Authority'''和'''枢纽性 Hub''' 。例如当我们想要查找“集智俱乐部”有关的页面时候，显然[https://swarma.org/ 集智俱乐部]首页最具有权威性。但是，如果万维网上有一个网页H，该网页的功能就是给出全世界所有科技类的组织机构的主页链接，那么其中就会包含有[[集智俱乐部]]。那么H网页就会有较高的枢纽值，也就是说网页H可以链接到一些比较有权威性质的网站。

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−	在HITS算法中，第一步是检索与关键字最相关的页面。得到的结果集合为'''根集 root set'''~~，即该集合可以通过基于文本的搜索算法获得。根集展开为~~'''~~基本集~~ base set'''。基本集则由一个网页指向的其他网页和其他指向该网页的网页组成。基本集中的网页以及这些页面之间的所有超链接形成一个重点突出的子图。HITS计算仅在此聚焦子图上执行。据Kleinberg的结论，建立基础集的原因是要确保网页的绝对权威性。	+	在HITS算法中，第一步是检索与关键字最相关的页面。得到的结果集合为'''根集合 root set'''，即该集合可以通过基于文本的搜索算法获得。根集合展开为'''基本集合 base set'''。基本集合则由一个网页指向的其他网页和其他指向该网页的网页组成。基本集合中的网页以及这些页面之间的所有超链接形成一个重点突出的子图。HITS计算仅在此聚焦子图上执行。据Kleinberg的结论，建立基本集合的原因是要确保网页的绝对权威性。

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 ===万维网上===
-这种现象同样发生在互联网上。 通过计算一个网页的链接数量，我们可以大致估计出它在网络上的排名，但是如果这些链接中有两个来自雅虎、谷歌或者 MSN 等网站的主页，那么一个只有很少的链接的网页也可能有较高的排名。 因为这些网站都是影响因子更高的，而且都是搜索引擎，因此网页的排名可以比其实际高得多。
+这种现象同样发生在互联网上。 通过计算一个网页的链接数量，我们可以大致估计出它在网络上的排名，但是如果这些链接中有两个来自百度、中国新浪网等网站的主页，那么一个只有很少的链接的网页也可能有较高的排名。 因为这些网站都是影响因子更高的，而且都是搜索引擎，因此网页的排名可以比其实际高得多。
 ==算法描述==

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 ==计算==
-算法开始，每一个网页p的初始值为让权威值<math> auth(p) = 1 </math>，枢纽值<math> hub(p) = 1 </math>。每一次计算的时候都需要考虑两个值的更新，即权威值更新和枢纽值更新。为了计算每个网页节点的"枢纽值/权威值"得分，使用权威值更新规则和枢纽值更新规则进行反复迭代。
+算法开始，每一个网页p的初始值为：权威值<math> auth(p) = 1 </math>，枢纽值<math> hub(p) = 1 </math>。每一次计算的时候都需要考虑两个值的更新，即权威值更新和枢纽值更新。为了计算每个网页节点的"枢纽值/权威值"得分，使用权威值更新规则和枢纽值更新规则进行反复迭代。
 ===权威值更新规则===

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