网页分析算法之拓扑分析算法,seo关键词优化软件

　　网页分析算法之拓扑分析算法

　　基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象(可以是网页或网站等)作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。

　　1 网页(Webpage)粒度的分析算法

　　PageRank和HITS算法是常见的链接分析算法，玉溪SEO优化，玉溪网络推广，玉溪网站建设，玉溪seo排名，玉溪网络营销外包，网络营销模式,旅游网络营销,网络营销教程,网络营销做什么,两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sk网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念权威型网页(authority)和中心型网页(hub)。

　　基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接(BackLk)的分层式上下文模型(Context Model)，用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。

　　2 网站粒度的分析算法

　　网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。

　　网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。

　　3 网页块粒度的分析算法

　　在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Block?level)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page?to?block和block?to?page的链接矩阵，?分别记为Z和X。于是，在page?to?page图上的网页块级别的PageRank为?W?p=X×Z;?在block?to?block图上的BlockRank为?W?b=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。