Web数据挖掘-链接分析
Web数据挖掘技术
半结 构化的数据模型 ，可 以很容 易地将 Ｘ ＭＬ的文档 描述 与 关 系数据库 中的属性一一对应起 来 ， 实施精 确的查询与模 型 抽取 。 Ｘ ＭＬ是一种中介标示 语言 ， 可提供描述结构化资料 的格 式。ＸＭ Ｌ解决 了两个 Ｗｅ ｂ问题 ， Ｉｔ ｎｔ 即 ｎｅ ｅ 发展速度快而 接 ｒ 入速度慢 的问题 ， 以及可利用 的信息多 ， 难 以找 到 自己需 但 要 的信息 的问题。运用 Ｘ ＭＬ的扩展 功能不仅 能从 Ｗｅ ｂ服务 器下载大量的信息 。 还能大大减少网络业务量 。 ３ 具体实现 Ｉ ３
１ Ｗｅ ． ２ ｂ数据挖掘原理
器上的 日志信息 ， 也称 Ｗｅ 志挖掘。它通过分析 日 ｂ日 志记录
中的规律 。 以识别用户 的忠实度 、 可 喜好 、 满意度 ， 发现潜在 用户 。 强站 点的服务竞争力 。Ｗｅ 增 ｂ使用记录数据除 了服务 器的 日志记录外还包括代理服务器 日志 、浏览 器端 日志 、 注 册信息 、 用户会 话信 息 、 易信 息 、 ｏｋｅ中的信 息 、 交 Ｃｏｉ 用户查 询、 鼠标点击流等一切用户 与站点之间可能的交互记录 。
Ｗｅ ｂ内容挖掘 的对 象包括文本 、 图像 、 音频 、 视频 、 体等 多媒
各种类 型的数 据。其中聚类 是事先没有确定类别 ， 但要求把 相似度高 的文档归于相同的类 。 １． ．２ ３ Ｗｅ ｂ结构挖掘
Ｗｅ ｂ结构 挖掘是从 ｗＷｗ 的组织结构 和链接关 系中推
异质的 Ｗｅ 信息资源 ， ｂ 文档结构性差 ， 其数据多 为半 结构化
Ｓ ｉｎ ｅ＆ Ｔｅ ｈ ｏ ｙ Ｖｉ ｏ ｃｅ ｃ ｃ ｎ ￣ｇ ｓ ｎ ｉ
Ｉ 坛 Ｔ论
科 技 视 界
２１ 年 ８ ０１ 月第 ２ 期 ３
web数据挖掘的处理流程
web数据挖掘的处理流程对web数据的处理可以分为数据获取、数据预处理、数据的转换集成、知识发现和模式分析几个过程，如图6-2所示。
(1) web数据的获取Web数据的来源包括：log日志，记录了用户的访问页面、时间、IP地址等主要信息；web内容，用户所浏览的文字、图片等；用户注册信息，web站点采集的用户输入的自身信息；web结构数据，指web本身在频道、链接上的布局。
Web数据的获取方法有：a) 服务器端信息。
web服务器端产生3种类型的日志文件：Server logs，Error logs，Cookie logs，这些日志记录了用户访问的基本情况，是Web使用挖掘中最重要的数据来源。
服务器日志（Server logs）记录了多个用户对单个站点的用户访问行为。
错误日志（Error log）记录存取请求失败的数据。
Cookie logs用于识别用户和用户会话。
b) 客户端的数据收集。
用户客户端log记录了该用户对各个网站的访问情况，比服务器端Log数据更能准确地反映用户的访问行为，但由于隐私保护，需要用户同意才能获得。
c) 代理服务器端的数据收集。
代理端log数据记载了通过该代理进入Internet 的所有用户对各个网站的访问行为。
但是由于Cache的大量存在，使得代理服务器中的log数据不能准确地确定用户和时间，采集信息也不全面[50]。
(2) web数据的预处理Web数据的预处理包含数据清洗、用户识别、会话识别和事务识别等过程。
a) web数据的清洗数据的清洗，是指删除Web日志中与挖掘任务无关的数据。
将有用的web 日志记录转换为适当的数据格式，同时对用户请求页面时发生错误的记录进行适当处理。
在web日志中，包含许多对挖掘任务毫无意义的数据。
数据清洗的目标是消除冗余数据，方便于数据分析。
常见的数据清洗方法包括：删除日志文件中后缀为gif, jpg, jpeg的自动下载项；删除访问返回错误记录等。
web挖掘的基本任务
web挖掘的基本任务
Web挖掘的基本任务是指从Web中提取有价值的信息或模式，其主要包括以下几种类型：
1.内容挖掘：指从Web页面中提取出有用的信息。
由于Web页面经常是半
结构化或非结构化的，因此内容挖掘需要处理HTML和XML文档，解析并提取出文本、图片、音频、视频等多媒体内容。
2.结构挖掘：指对Web页面的超链接关系进行挖掘，找出重要的页面，理解
网站的结构和组织方式，以及发现页面之间的关系。
3.使用挖掘：主要通过挖掘服务器日志文件，获取有关用户访问行为的信息，
例如用户访问路径、访问频率、停留时间等，从而理解用户的访问模式和偏好。
4.用户行为挖掘：结合内容挖掘和用户日志挖掘，深入理解用户在Web上的
活动，包括浏览、搜索、点击、购买等行为，用于精准推荐、个性化广告等应用。
5.社区发现：通过分析用户在社交媒体或论坛上的互动，发现用户之间的社
交关系和社区结构。
综上，Web挖掘的基本任务是从Web中提取有价值的信息或模式，这些信息或模式可能是内容、结构、使用情况、用户行为或社区关系。
浅谈Web数据挖掘技术
浅谈Web数据挖掘技术作者：李晓玮来源：《电脑知识与技术》2013年第22期摘要：随着网络的快速发展与普及，大量有用的网络信息给人们生活、工作和学习带来了便利。
与此同时网络中还存在着许多无用的信息，如何从浩如烟海的数据海洋中，快速准确的查找数据，成为了当今社会不可忽视的问题。
Web数据挖掘技术，正是解决这一问题的关键。
该文从Web数据挖掘技术的角度，阐述Web数据挖掘的概念、分类、过程及常见的Web数据挖掘算法。
关键词： Web数据挖掘；PageRank算法；网络数据中图分类号：TP311.12 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）22-4992-021 概述当前，人们随时随地都在利用网络获取信息，不断利用网络进行着上传和下载的操作，这些信息数据在网络上传播和储存着。
因此，网络就形成了一个庞大的数据存储集散地。
如何从海量的网络数据中快速有效地对数据进行分析和检索，并在其中发觉潜在有用的信息，是当今社会需要解决的问题。
Web数据挖掘技术正是很好的解决了这个问题，以下将探讨一下Web 数据挖掘技术。
2 Web数据挖掘概念2.1数据挖掘Web数据挖掘是数据挖掘的一个分支，首先需要了解什么是数据挖掘。
数据挖掘（Data Mining， DM），是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的知识的过程。
在数据库系统中称其为知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）。
Web 数据挖掘技术融合了数据库系统、统计学、信息科学、人工智能、机器学习等，是一个新兴的多学科交叉应用领域。
2.2 Web数据挖掘Web数据挖掘是在数据挖掘技术的基础上，针对网络数据主要是Web文档和服务日志文件进行的数据分析、归纳和汇总并在其中发现和提取潜在有用的信息及知识的技术。
3 Web数据挖掘的分类根据 Web 数据挖掘的对象，可将 Web 数据挖掘划分为三种类型。
浅谈Web数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术是从 大量 的、不完全 ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ）以 及 Ｗｅ ｂ 用 法 挖 掘 的 、有 噪声 的 、模糊 的、随机的数 据 中 （ Ｗｅ ｂ ｕ ｓ ａ ｇ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 。 提 取 出未 知但又存在 的有价值 的信息 。 那么又如何 在这样 的数据 中寻找规律 并 且快捷 的得 到这些有 价值 的信息就成 为 了 焦 点 话 题 。Ｗｅ ｂ作 为 一 个 巨 大 的、
ｌ ｅ ｖ ｅ ｒ 和 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ搜 索 引 擎 数据 形式。因此具有多样复杂性 的特点。 权 重 。 比如 Ｃ
的应 用 ，主要 表现 在对 网络服 务
性能上的提 高，以及给 电子商务
企 业等 带来 的影 响和其 他领 域 的
应用 。
２ Ｗ ｅ ｂ 数据挖掘的分类
【 关键 词 】数据挖掘 Ｗ ｅ ｂ 技术 应用 Ｗ ｅ ｂ 挖掘
由此 可 见 Ｗｅ ｂ数 据 量很 大 ， 并且
务的数据资源 以外 ，还存在很多 Ｗｅ ｂ数 类型复杂 。对 数据源 处理 方法 不同可 以 ｂ使 用记 录 挖 掘 分 成两 类 ：第 一 据 是 隐藏性 的 ，例如 由用户提 问动态产 将 Ｗｅ 生的结果 ，或者数据 库管理 系统 中的数 类是将记录 中的数据 统计到传统 关系表
２ ． １ 内容 挖 掘
２ ． ３使 用 记 录挖 掘
Ｗｅ ｂ使用记录挖掘在 电子商务领 域 是很重要 的，可 以通过挖掘 Ｗｅ ｂ日志记 录 ，对用户访 问 Ｗｅ ｂ页面的记录 中分析
Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 就 是 从 Ｗｅ ｂ数 据 或 规律 ，这样 就可 以获取到用 户的喜好 、
据 以及私 人数据 ，就 无法进行 索引 。综 中 ，使用数据 挖掘算法对 其进行分 析挖
Web数据结构挖掘分析与研究
引 擎 信息 检索 的质 量 。 用 Ｄ 表 示 Ｃａ ｌｒ 第 ｉ 下 载 数 据 集 ， 包 含 了 ｊ 页 面 ： ； ｒｗ ｅ 的 次 它 个 Ｄ ｄ ｄ …ｄ｝ 和 ｊ 产ｆ 。ｉ ． ， 分别 代 表 下 载 次 数 和 每 一 次 下载 的 页 面 数 ， Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 （ ｂｄ ｔ ｍｉｉｇ 是 从 大 量 的 Ｗｅ Ｗｅ ａａ ｎｎ ） ｂ文 档 集 合 中 ， 。 ． 次 个 Ｒ Ｐ 表示 第 ｉ 的 所 有 页 面 的 Ｐ 次 Ｒ 通 过 对 各 种 网页 、 据 库 、 ｅ 数 Ｗ ｂ链 接结 构 、 户 信 息 等 分 析 ， 发 现 其 Ｐ 表 示 第 ｉ 的 第 ｉ 页 面 的 ｐ 值 ，。 用 去 则 ｉ｛ｉ ＇ 胁 Ｐ， 一个 Ｕ Ｌ的 Ａ Ｒ Ｒ值为 Ａ Ｐ ｓ ｅｆ ） 中 Ｐ Ｒ＝ Ｒｘｉ ｏ（ ， ｚ Ｄ其 Ｒ 中蕴 藏 的 、 知 的 、 潜 在 应 用 价 值 的 、 平 凡 模 型 （ａｔｒ ） 按 照 处 值 ， Ｐ：ｐｌ …， ｝ 未 有 非 Ｐｔｎ 。 ｅ ＲＬ的 Ｐ ｇＲ ｎ ａｅ ａｋ值 ， ｚｏ（） Ｗｅ ｓ ｅｆ 是 ｉ Ｄ ｂ文 档 集 页 面 的 总 量 。 终 得 到 最 理 对 象 的 不 同 ，将 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 分 为 Ｗｅ 内容 挖 掘 （ ｂＣ ｎｅ ｔ 是 Ｕ ｂ Ｗｅ ｏ ｔｎ 个 页面 的 Ｐ 修 正值 Ｐ Ｒ Ｒ ＭｉｉｇＷ ｅＣ 和 Ｗｅ ｎｎ ， ｂ Ｍ） ｂ结 构挖 掘 （ ｂＳｒｃｕｅＭｉｉｇ ＷｅＳ 。其 Ｗｅ ｔ ｔｒ ｎｎ ， ｂ Ｍ） ｕ 中 Ｗｅ ｂ结 构 挖 掘 是 从 Ｗｅ ｂ结 构 和 链 接 关 系 中 ． 现所 需 要 的 信 息 。 发 斯 Ｐ
更 加 提 高 了 ｗｅ 索 的精 确 度 。 ｂ检
数据挖掘在Web中的应用案例分析
［数据挖掘在Web中的应用］在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。
作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦?什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗?“知己知彼，才能百战不殆"，你真的了解自己吗?挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能.如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。
［问题]：1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中,我们能做哪些有意义的数据分析？基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。
与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同,基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。
这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。
WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘,从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。
我们前面所举的例子正属于这一种类型。
基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n—grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式。
基于WEB 结构的挖掘：半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP （修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类。
面向Web的数据挖掘技术
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
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介绍 (续)
大约从1996年左右开始, 研究人员开始关注这个问题. 他们采用超链接解决这个问题.
1997年2月, Yanhong Li (Scotch Plains, NJ) 申请了一个基于 超链接的搜索专利. 采用的方法使用超链接中链接文本的单词.
另一方面, 网页由超链接连接在一起, 超链接带有重要 的信息.
权威
权威相比中心性而言, 是对参与者重要性的一个更加精 妙的度量.
区分: 发出的联系 (链出链接) 和接受的联系 (链入链接).
一个权威的参与者是被大量链接指向的参与者.
为了计算权威: 仅使用链入链接.
中心性与权威的不同点:
中心性主要考虑链出链接 权威主要考虑链入链接
权威度量
度权威: 参与者具有越多链入链接, 就越有权威. 度权威 邻近权威: 邻近权威 如果能够到达参与者i的参与者与i的平均距离越短, i 就越有权威. 级权威是包含PageRank和HITS在内的大多数网页链接分析 等级权威 算法的基础.
一些超链接: 组织同一个网站的信息. 其他超链接: 指向其他网站的页面. 这种向外的超链接通常表示 一种到指向页面的隐含的权威传递.
被很多其他网页指向的网页很可能包含权威信息.
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介绍 (续)
1997年-1998年之间, 出现了两种最具影响力的基于超链 接的搜索算法PageRank和HITS. 两种算法都与社会关系网 社会关系网相关. 它们利用Web中的超链接 社会关系网 并根据网页的“声望”或“权威”对网页排序.
从网络中我们可以研究网络结构的性质和每个 社会参与者的角色, 地位和声望. 我们还可以寻找不同类型的子图, 即由参与者 群体构成的社区 社区. 社区
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Web中的社会关系网
社会关系网分析对于Web是很有用的, 因为 Web本质上就是一个虚拟社会关系网, 其中
每个网页是一个社会参与者, 每个超链接是一种关系.
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引文耦合
引文耦合将引用同一篇论文的两篇论文联系起来.
如果论文i和论文j都引用论文k, 那么它们之间可能有某种关 联.
它们共同引用的论文越多, 说明它们之间的关联更强. 引文耦合: 引用共同论文的分为引用矩阵, 其每个单元格定义如下:
如果论文i引用论文j, 则Lij = 1, 否则Lij = 0.
我们讨论两种引用分析: 同引分析 引文耦合 同引分析和引文耦合. HITS算法就与这两种分析有关.
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同引分析
如果论文i和论文j都被论文k引用, 那么它们在某种意 义上相互关联. 它们被更多的相同论文引用, 说明它们之间的关联更 强. 同引分析: 被相同论文引用的分析 :
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同引分析和引文耦合
有关链接的另一个研究领域是学术出版物的引 引 用分析. 用分析
一篇学术著作通常会引用相关的前人工作以给出该 著作中涉及的某些思想的出处, 或者将新的想法与 既有工作进行对比.
当一篇论文引用另一篇论文时, 这两篇论文之 间就有了某种关系.
引用分析利用它们之间的这种关系(链接)来进行各 种各样的分析.
这恰好是社会关系网中所提到的等级权威 等级权威的思想. 等级权威
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更具体的思想
从一个网页指向另一个网页的超链接是对目 标网页权威的隐含认可.
网页i的链入链接越多, 它的权威越高.
指向网页i的网页本身也有权威值.
一个拥有高权威值的网页指向i比一个拥有低权威 值的网页指向i更加重要. 也就是说, 如果一个网页被其他重要网页所指向, 那么该网页也很重要.
网页数量在上世纪90年代中期快速增加. 搜索“classification technique”, Google估计: 1000万 相关网页. 怎样选择仅仅30-40个页面并以合适的顺序呈现给用 户? 内容相似度很容易作弊. 页面制作者可以重复某些单词和加入很多相关的词, 以此提升页面的排名和使页面关联于大量的查询.
A11 A21 . A = . . . A n1 A12 A22 . . . An 2 . . . . . . . . . A1n A2 n . . . Ann
Aij 表示从状态i(页面i)转移到状态j(页面j)的转 移概率.. Aij 恰好由等式(14)定义.
P=A P
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求解 PageRank 等式
P=A P
T
(15)
这是特征系统的特征等式, 其中P的解是相应特 特征系统 特 征值为1的特征向量 特征向量. 征值 特征向量 在某些条件 某些条件满足的情况下, 1是最大的特征值 特征值, 某些条件 特征值 并且P是主特征向量 主特征向量. 主特征向量 一个著名的称为幂迭代 幂迭代的数学方法可以用来求 幂迭代 解P. 问题: 问题 由于Web图并不一定满足这些条件, 上述 等式(15)不一定足够.
第7章: 链接分析
广东外语外贸大学 杜剑峰
提纲
介绍 社会关系网分析 同引分析和引文耦合 PageRank HITS 总结
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介绍
早期的搜索引擎主要比较查询和索引页面的内容相似 度. 也就是说,
它们使用基于内容的信息检索方法 cosine, TF-IDF, ...
从1996年开始, 业界已经洞悉仅靠内容相似度是不足 够的.
度中心性: 度中心性 中心参与者是拥有与其他参与者的链接最多的参 与者. 接近中心性: 接近中心性 中心参与者是到其他参与者距离最短的参与者. 中介中心性: 中介中心性 中介性用来度量参与者对于其他结点对的控制 能力. 如果参与者处在非常多结点的交互路径上, 那么它就是 一个重要的参与者.
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∑
其中Oj 是网页j的链出链接数目
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矩阵表示
我们得到一个含有n个线性等式和n个未知数的系统, 可 以使用一个矩阵来表示. 设P为一个PageRank值的n维列向量, 即 P = (P(1), P(2), …, P(n))T. 设A为表示图的邻接矩阵, 有
1 if (i, j ) ∈ E Aij = Oi (14) 0 otherwise 我们可以使用PageRank值写出一个有n个等式的系统 T (15)
社会关系网的很多结论都可以调整或扩展到 Web范畴中使用. 我们研究两种社会关系网分析, 中心性 权威 中心性和权威 权威, 它们与超链接分析和Web搜索紧密相关.
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中心性
重要的或突出的参与者是连接到或涉及到大量其他参 与者的参与者. 在组织中具有大量联系人或与很多其他人通信的人比 较重要. 链接也称作连接 中心参与者是牵涉到大量连接中的 连接. 连接 参与者. 中心性度量
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PageRank
1998年对Web链接分析来说是标志性的一年, PageRank和HITS两大算法都在这一年提出. PageRank和HITS的思想惊人地类似. 从1998年后, PageRank成为Web链接分析界 的统治者, 归因于
非查询相关的网页分析方式, 抵抗网页作弊的能力, 和 Google巨大的商业成功.
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提纲
介绍 社会关系网分析 同引分析和引文耦合 PageRank HITS 总结
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社会关系网分析
社会关系网(social network)是社会实体(组织 中的个人, 称作参与者 参与者)及其交互和关系的研究. 参与者 社会实体的交互和关系可以表示成一个网络或 图,
每个顶点(或结点)表示一个参与者, 且 每条边表示一种关系.
引文耦合 (记作 Bij) 是一个相似性度量, 定义为 同时被论文i和论文j引用的论文数目.
Bij = ∑ Lik L jk ,
k =1
n
由于n是论文的总数, Bii 是被论文i引用的论文 数目. 由Bij形成的方阵B称作引文耦合矩阵 引文耦合矩阵. 引文耦合矩阵
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提纲
介绍 社会关系网分析 同引分析和引文耦合 PageRank HITS 总结
HITS: Jon Kleinberg (Cornel University), at Ninth Annual ACMSIAM Symposium on Discrete Algorithms, January 1998 PageRank: Sergey Brin and Larry Page, PhD students from Stanford University, at Seventh International World Wide Web Conference (WWW7) in April, 1998.
PageRank 是 Google 搜索引擎的核心算法.
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介绍 (续)
除了用于搜索排序, 超链接还可以用于寻找Web社区.
Web社区是稠密连接的页面的簇, 代表具有特定兴趣的人群.
除了Web中的超链接外, 其他范畴的链接也是有用的. 比如,
用于发现自由文本文档中命名实体(比如个人和组织)的社区. 用于分析电子邮件的社会现象.
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等级权威
度权威和邻近权威中, 一个重要的因素被忽略了
某些拥有投票权的参与者的突出性 突出性
在现实世界中, 一个被某一重要人物选中的人 i 比另 一个被相对不重要的人选中的人更加有权威.
比如, 一个公司的CEO投给某人的一票肯定比一个普通工人 投的一票更重要.
如果一个参与者的影响范围内充满了其他有权威的参 与者, 那么他自己的权威显然也应该很高.
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