2025年链接分析

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1. 链接分析

搜索引擎在查找能够满足用户请求的网页时，主要考虑两方面的因素：

网页和查询的相关性：是用户发出的查询与网页内容的内容相似性得分。

网页的重要性：通过链接分析方法计算获得的得分。

搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。

常见的链接分析算法除了鼎鼎有名的PageRank，还有HITS、SALSA、Hilltop以及主题PageRank等等。需要重点理解的是PageRank和HITS，后面这些算法都是以它们为基础的。

绝大部分链接分析算法建立在两个概念模型，它们是：

随机游走模型：针对浏览网页用户行为建立的抽象概念模型，用户上网过程中会不断打开链接，在相互有链接指向的网页之间跳转，这是直接跳转，如果某个页面包含的所有链接用户都不感兴趣则可能会在浏览器中输入另外的网址，这是远程跳转。该模型就是对一个直接跳转和远程跳转两种用户浏览行为进行抽象的概念模型；典型的使用该模型的算法是PageRank；
子集传播模型：基本思想是把互联网网页按照一定规则划分，分为两个甚至是多个子集合。其中某个子集合具有特殊性质，很多算法从这个具有特殊性质的子集合出发，给予子集合内网页初始权值，之后根据这个特殊子集合内网页和其他网页的链接关系，按照一定方式将权值传递到其他网页。典型的使用该模型的算法有HITS和Hilltop算法。

2. 链接分析算法之间的关系：

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图1 链接分析算法关系图：

链接算法很多，但是从其概念模型来说，基本遵循上述小节介绍的随机游走模型和子集传播模型。而从图1中可看出，在众多算法中，PageRank和HITS算法可以说是最重要的两个具有代表性的链接分析算法，后续的很多链接分析算法都是在这两个算法基础上衍生出来的改进算法。

1. PageRank

1. PageRank算法概述

PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。

是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。PageRank是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。其级别从0到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。例如：一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎（或者说极其重要）。一般PR值达到4，就算是一个不错的网站了。Google把自己的网站的PR值定到10，这说明Google这个网站是非常受欢迎的，也可以说这个网站非常重要。

2. 从入链数量到 PageRank

        在PageRank提出之前，已经有研究者提出利用网页的入链数量来进行链接分析计算，这种入链方法假设一个网页的入链越多，则该网页越重要。早期的很多搜索引擎也采纳了入链数量作为链接分析方法，对于搜索引擎效果提升也有较明显的效果。 PageRank除了考虑到入链数量的影响，还参考了网页质量因素，两者相结合获得了更好的网页重要性评价标准。
对于某个互联网网页A来说，该网页PageRank的计算基于以下两个基本假设：
     数量假设：在Web图模型中，如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。
     质量假设：指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。所以越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。
       利用以上两个假设，PageRank算法刚开始赋予每个网页相同的重要性得分，通过迭代递归计算来更新每个页面节点的PageRank得分，直到得分稳定为止。 PageRank计算得出的结果是网页的重要性评价，这和用户输入的查询是没有任何关系的，即算法是主题无关的。假设有一个搜索引擎，其相似度计算函数不考虑内容相似因素，完全采用PageRank来进行排序，那么这个搜索引擎的表现是什么样子的呢？这个搜索引擎对于任意不同的查询请求，返回的结果都是相同的，即返回PageRank值最高的页面。

3. PageRank算法原理

PageRank的计算充分利用了两个假设：数量假设和质量假设。步骤如下：
1）在初始阶段：网页通过链接关系构建起Web图，每个页面设置相同的PageRank值，通过若干轮的计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。随着每一轮的计算进行，网页当前的PageRank值会不断得到更新。

2）在一轮中更新页面PageRank得分的计算方法：在一轮更新页面PageRank得分的计算中，每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出链上，这样每个链接即获得了相应的权值。而每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。当每个页面都获得了更新后的PageRank值，就完成了一轮PageRank计算。

3.2 基本思想：

如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/L(T)