【文章內(nèi)容簡介】 Compilation）算法，對原始的HITS做了改進，賦予網(wǎng)頁集對應(yīng)的連結(jié)矩陣初值時結(jié)合了鏈接的錨（anchor）文本，適應(yīng)了不同的鏈接具有不同的權(quán)值的情況。 ARC算法與HITS的不同主要有以下3點：1． 由根集S擴展為T時，HITS只擴展與根集中網(wǎng)頁鏈接路徑長度為1的網(wǎng)頁，也就是只擴展直接與S相鄰的網(wǎng)頁，而ARC中把擴展的鏈接長度增加到2，擴展后的網(wǎng)頁集稱為增集（Augment Set）。2． HITS算法中，每個鏈接對應(yīng)的矩陣值設(shè)為1，實際上每個鏈接的重要性是不同的，ARC算法考慮了鏈接周圍的文本來確定鏈接的重要性?？紤]鏈接p－q，p中有若干鏈接標(biāo)記，文本1a href=”q”錨文本/a文本2，設(shè)查詢項t在文本1，錨文本，文本2，出現(xiàn)的次數(shù)為n（t），則w（p，q）＝1+n（t）。文本1和文本2的長度經(jīng)過試驗設(shè)為50字節(jié)[10]。構(gòu)造矩陣W，如果有網(wǎng)頁i－j ，Wi,j＝w（i，j），否則Wi,j＝0，H值設(shè)為1，Z為W的轉(zhuǎn)置矩陣，迭代執(zhí)行下面3個的操作：（1）A＝WH （2）H＝ZA （3）規(guī)范化A，H3． ARC算法的目標(biāo)是找到前15個最重要的網(wǎng)頁，只需要A/H的前15個值相對大小保持穩(wěn)定即可，不需要A/H整個收斂，這樣2中迭代次數(shù)很小就能滿足，[10]中指出迭代5次就可以，所以ARC算法有很高的計算效率，開銷主要是在擴展根集上。2．2．3．3 Hub平均（ Hub－Averaging－Kleinberg）算法 Allan Borodin等在[11]指出了一種現(xiàn)象，設(shè)有M＋1個Hub網(wǎng)頁，M＋1個權(quán)威網(wǎng)頁，前M個Hub指向第一個權(quán)威網(wǎng)頁，第M＋1個Hub網(wǎng)頁指向了所有M＋1個權(quán)威網(wǎng)頁。顯然根據(jù)HITS算法，第一個權(quán)威網(wǎng)頁最重要，有最高的Authority值，這是我們希望的。但是，根據(jù)HITS，第M＋1個Hub網(wǎng)頁有最高的Hub值，事實上，第M＋1個Hub網(wǎng)頁既指向了權(quán)威值很高的第一個權(quán)威網(wǎng)頁，同時也指向了其它權(quán)威值不高的網(wǎng)頁，它的Hub值不應(yīng)該比前M個網(wǎng)頁的Hub值高。因此，Allan Borodin修改了HITS的O操作：O操作： ，n是(v,u)的個數(shù) 調(diào)整以后，僅指向權(quán)威值高的網(wǎng)頁的Hub值比既指向權(quán)威值高又指向權(quán)威值低的網(wǎng)頁的Hub值高，此算法稱為Hub平均（Hub－Averaging－Kleinberg）算法。2．2．3．4 閾值（Threshhold—Kleinberg）算法Allan Borodin等在[11]中同時提出了3種閾值控制的算法，分別是Hub閾值算法，Authority閾值算法，以及結(jié)合2者的全閾值算法。 計算網(wǎng)頁p的Authority時候，不考慮指向它的所有網(wǎng)頁Hub值對它的貢獻，只考慮Hub值超過平均值的網(wǎng)頁的貢獻，這就是Hub閾值方法。 Authority閾值算法和Hub閾值方法類似，不考慮所有p指向的網(wǎng)頁的Authority對p的Hub值貢獻，只計算前K個權(quán)威網(wǎng)頁對它Hub值的貢獻，這是基于算法的目標(biāo)是查找最重要的K個權(quán)威網(wǎng)頁的前提。 同時使用Authority閾值算法和Hub閾值方法的算法，就是全閾值算法。2．3 SALSA算法 PageRank算法是基于用戶隨機的向前瀏覽網(wǎng)頁的直覺知識，HITS算法考慮的是Authoritive網(wǎng)頁和Hub網(wǎng)頁之間的加強關(guān)系。實際應(yīng)用中，用戶大多數(shù)情況下是向前瀏覽網(wǎng)頁，但是很多時候也會回退瀏覽網(wǎng)頁?；谏鲜鲋庇X知識，R. Lempel和S. Moran提出了SALSA（Stochastic Approach for LinkStructure Analysis）算法[8]，考慮了用戶回退瀏覽網(wǎng)頁的情況，保留了PageRank的隨機漫游和HITS中把網(wǎng)頁分為Authoritive和Hub的思想，取消了Authoritive和Hub之間的相互加強關(guān)系。 具體算法如下：1． 和HITS算法的第一步一樣，得到根集并且擴展為網(wǎng)頁集合T，并除去孤立節(jié)點。2． 從集合T構(gòu)造無向圖G’＝（Vh，Va，E）Vh = { sh | s∈C and outdegree(s) 0 } ( G’的Hub邊). Va = { sa | s∈C and indegree(s) 0 } (G’的Authority邊). E= { (sh , ra) |s－r in T} 這就定義了2條鏈，Authority鏈和Hub鏈。3． 定義2條馬爾可夫鏈的變化矩陣，也是隨機矩陣，分別是Hub矩陣H，Authority矩陣A。 4． 求出矩陣H，A的主特征向量，就是對應(yīng)的馬爾可夫鏈的靜態(tài)分布。5． A中值大的對應(yīng)的網(wǎng)頁就是所要找的重要網(wǎng)頁。SALSA算法沒有HITS中相互加強的迭代過程，計算量遠小于HITS。SALSA算法只考慮直接相鄰的網(wǎng)頁對自身A/H的影響，而HITS是計算整個網(wǎng)頁集合T對自身AH的影響。實際應(yīng)用中，SALSA在擴展根集時忽略了很多無關(guān)的鏈接，比如1． 同一站點內(nèi)的鏈接，因為這些鏈接大多只起導(dǎo)航作用。2． CGI 腳本鏈接。3． 廣告和贊助商鏈接。試驗結(jié)果表明，對于單主題查詢java，SALSA有比HITS更精確的結(jié)果，對于多主題查詢abortion，HITS的結(jié)果集中于主題的某個方面，而SALSA算法的結(jié)果覆蓋了多個方面，也就是說，對于TKC現(xiàn)象，SALSA算法比HITS算法有更高的健壯性。2．3．1 BFS（Backword Forward Step）算法 SALSA算法計算網(wǎng)頁的Authority值時，只考慮網(wǎng)頁在直接相鄰網(wǎng)頁集中的受歡迎程度，忽略其它網(wǎng)頁對它的影響。HITS算法考慮的是整個圖的結(jié)構(gòu)，特別的，經(jīng)過n步以后，網(wǎng)頁i的Authority的權(quán)重是，為離開網(wǎng)頁i的的路徑的數(shù)目，也就是說網(wǎng)頁ji，對i的權(quán)值貢獻等于從i到j(luò)的路徑的數(shù)量。如果從i到j(luò)包含有一個回路，那么j對i的貢獻將會呈指數(shù)級增加，這并不是算法所希望的，因為回路可能不是與查詢相關(guān)的。 因此，Allan Borodin等[11]提出了BFS（Backward Forward Step）算法，既是SALSA的擴展情況，也是HITS的限制情況?；舅枷胧?，SALSA只考慮直接相鄰網(wǎng)頁的影響，BFS擴展到考慮路徑長度為n的相鄰網(wǎng)頁的影響。在BFS中，被指定表示能通過路徑到達i的結(jié)點的集合，這樣j對i的貢獻依賴就與j到i的距離。BFS采用指數(shù)級降低權(quán)值的方式，結(jié)點i的權(quán)值計算公式如下：＝|B(i)|+ |BF(i)| +|BFB(i)|+……+|| 算法從結(jié)點i開始，第一步向后訪問，然后繼續(xù)向前或者向后訪問鄰居，每一步遇到新的結(jié)點加入權(quán)值計算，結(jié)點只有在第一次被訪問時加入進去計算。2．4 PHITS D.Cohn and H.Chang提出了計算Hub和Authority的統(tǒng)計算法PHITS（Probabilistic analogue of the HITS）[12]。他們提出了一個概率模型，在這個模型里面一個潛在的因子或者主題z影響了文檔d到文檔c的一個鏈接，他們進一步假定，給定因子z，文檔c的條件分布P(c|z)存在，并且給定文檔d，因子z的條件分布P（z|d）也存在。 dz c P(d) P(z|d) P(c|z)，其中根據(jù)這些條