| dbpprop:abstract
|
- Hyperlink-Induced Topic Search (HITS) (also known as Hubs and authorities) is a link analysis algorithm that rates Web pages, developed by Jon Kleinberg. It determines two values for a page: its authority, which estimates the value of the content of the page, and its hub value, which estimates the value of its links to other pages.
- Als Hubs und Authorities lassen sich in der Netzwerktheorie herausragende Knoten anhand ihrer Verlinkung einteilen. Vereinfacht gesagt sind Hubs und Authorities dabei Knoten, die mit vielen anderen Knoten verbunden sind – beispielsweise bekannte Persönlichkeiten in sozialen Netzwerken und Linkverzeichnisse im World Wide Web.
- El algoritmo HITS es un algoritmo diseñado por Jon Kleinberg para valorar, y de paso clasificar, la importancia de una página web. HITS usa dos indicadores para hacer esta valoración, definiendo recursivamente cada uno a partir del otro: el authority, que valora cuán buena es la página como recurso de información; para su cálculo se usa una suma ponderada de valores hub de los enlaces que apuntan hacia esta página. el hub, que dice cuán buena es la información que se consigue siguiendo los enlaces que tiene a otras páginas; se calcula como una suma ponderada de valores authority de las páginas a las que apunta ésta. Algunas implementaciones del algoritmo también consideran cuánta es la relevancia de las páginas enlazadas. Pseudocódigo 1 S := semilla de páginas inicial 2 para cada página p en S haga 3 p. aut = 1 // p. aut es el puntaje de autoridad de la página p 4 p. hub = 1 // p. hub es el puntaje de hub de la página p 5 función HubsYAutoridades(S) 6 para iteración 1 a k haga// ejecuta el algoritmo k veces 7 para cada página p en S haga // actualiza todos los valores de autoridad primero 8 para cada página q en p. vecinosQueLlegan haga// p. vecinosQueLlegan es el grupo de páginas que están vinculadas a p 9 p. aut += q. hub 10 para cada página p en S haga // ahora se actualizan los valores de hub 11 para cada página r en p. vecinosQueSalen haga // p. vecinosQueSalen es el grupo de páginas que están vinculadas desde p 12 p. hub += r. aut Este procedimiento se repite cierto número de veces recalculando S para obtener un S' a partir de los vínculos de salida de S
- A HITS (Hyperlink-Induced Topic Search, hiperlinkeken alapuló téma szerinti keresés) egy informatikai algoritmus, amely egy kapcsolatrendszerből nyer ki információt az egyes csomópontok fontosságáról. Az algoritmust 1998-ban publikálta Jon Kleinberg, a Cornell University számítástudomány-professzora. Alapötlete a releváns oldalak felbontása két kategóriára: a keresett téma szempontjából központi (hub), illetve mértékadó (authoritive) oldalakra. (Emiatt néha hub/authority algoritmusként is szokták emlegetni. ) Mértékadó oldal például egy színvonalas szakmai portál vagy egy tekintélyes kutató saját publikációit tartalmazó személyes honlapja; központi oldal egy hírportál, linkgyűjtemény vagy katalógus. A csoportosítás egy rekurzív definíció alapján történik: a központi oldalak azok, amik sok mértékadó oldalra mutatnak, a mértékadó oldalak pedig azok, amikre sok központi oldal mutat. A két csoport meghatározása iterációval történik: minden oldalhoz rendelünk két számot, amik az oldal központiságát, illetve mértékadóságát jelzik. Kezdetben a számokat tetszés szerint választjuk (például minden oldalnak ugyanazt), majd minden iterációban egy oldal mértékadósága a rá mutató oldalak központiságának összege, és a központisága az általa mutatott oldalak mértékadóságának összege lesz.
- HITS (z ang. Hypertext Induced Topic Selection lub Hyperlink Induced Topic Search), algorytm opracowany przez Jona Kleinberga w 1998 z myślą o silniku przeszukującym pod nazwą CLEVER, wykorzystywany do oceny relatywności tekstu względem termu. Algorytm HITS zakłada, że dokumenty w zbiorze są ze sobą nawzajem połączone, tworząc pewnego rodzaju graf skierowany. W grafie tym węzłami są dokumenty, a krawędziami odnośniki. Krawędzie są skierowane w taki sposób, aby wskazywały na element cytowany, a wychodziły z elementu cytującego. Same założenia modelu wskazują na naturalne wykorzystanie go odnośnie dokumentów hipertekstowych jako zawierających odnośniki (w tym także dokumentów w sieci WWW). Algorytm HITS opiera się na dwóch ideach: autorytetu i koncentratora. Dokumentem autorytatywnym (autorytetem) jest dokument cytowany wskazywany, taki, na który wskazuje wiele dokumentów (wiele dokumentów cytuje ten dokument). Koncentratorem jest dokument cytujący, który wskazuje na dokumenty autorytarne (dokument cytuje wiele ważnych dokumentów). Kleinberg opracował oparty o odnośniki model nadawania autorytetu i pokazał jak prowadzi to do metody, która konsekwentnie identyfikuje zarazem relewantne i autorytatywne strony dla zapytania o szerokiej tematyce. Model bazuje na związku, który istnieje pomiędzy autorytetem w danym temacie a tymi stronami, które odsyłają do wielu powiązanych tematycznie autorytetów. Ten drugi typ stron został nazwany koncentratorami. Zaobserwowano, że pomiędzy autorytetami i koncentratorami istnieje pewna naturalna równowaga w grafie zdefiniowanym przez strukturę odnośników. Wykorzystano to do rozwinięcia algorytmu, który identyfikuje jednocześnie oba typy stron. Algorytm operuje na skupionym podgrafie, który został skonstruowany z listy wyników wyszukiwania tekstowej wyszukiwarki. Technika konstruowania podgrafu jest zaprojektowana do uzyskania małego zbioru stron, który najprawdopodobniej zawiera najbardziej autorytatywne strony dla danego tematu. W trakcie obserwacji zauważono, że autorytatywne strony relewantne do początkowego zapytania powinny mieć nie tylko wysoką liczbę odnośników, ale będąc autorytetami we wspólnym temacie, powinno istnieć znaczne pokrycie w zbiorze stron, które do nich odsyłają. Dlatego oprócz wyszukania wysoce autorytatywnych stron, spodziewano się znaleźć koncentratory, czyli strony, które mają odnośniki do wielu autorytatywnych stron. To właśnie koncentratory trzymają razem autorytety we wspólnym temacie i pozwalają pozbyć się niepowiązanych stron z dużą liczbą odnośników. Koncentratory i autorytety wykazują wzajemny, obopólnie wzmacniający związek (ang. mutually reinforcing relationship). Dobry koncentrator to strona, która wskazuje do wielu dobrych autorytetów. Dobry autorytet to strona, która jest wskazywana przez wiele dobrych koncentratorów. Autor zauważył, że rezultaty uzyskane poprzez czystą analizę struktury odsyłaczy dają o wiele lepsze rezultaty, niż wyszukiwarki oparte o przeszukiwanie tekstu. W tym przypadku zastąpiono globalną analizę całej struktury odsyłaczy w WWW bardziej lokalną metodą analizy małego skupionego podgrafu. Algorytm skutecznie sprawdza się w szerokim zakresie tematów, gdzie najsilniejsze autorytety świadomie nie zawierają do siebie wzajemnych odnośników. Mogą one być połączone pośrednio przez warstwę relatywnie anonimowych koncentratorów, które są skorelowane i odsyłają do tematycznie powiązanych grup autorytetów. Ten dwupoziomowy wzór powiązań odsłania strukturę pośród obu zbiorów, koncentratorów, które mogą wzajemnie o sobie nie wiedzieć i autorytetów, które mogą nie chcieć pogodzić się z istnieniem innych autorytetów. Ostatecznym wynikiem działania algorytmu jest lista węzłów i autorytetów z największymi współczynnikami poprawności.
|
| rdfs:comment
|
- Hyperlink-Induced Topic Search (HITS) (also known as Hubs and authorities) is a link analysis algorithm that rates Web pages, developed by Jon Kleinberg. It determines two values for a page: its authority, which estimates the value of the content of the page, and its hub value, which estimates the value of its links to other pages.
- Als Hubs und Authorities lassen sich in der Netzwerktheorie herausragende Knoten anhand ihrer Verlinkung einteilen. Vereinfacht gesagt sind Hubs und Authorities dabei Knoten, die mit vielen anderen Knoten verbunden sind – beispielsweise bekannte Persönlichkeiten in sozialen Netzwerken und Linkverzeichnisse im World Wide Web.
- El algoritmo HITS es un algoritmo diseñado por Jon Kleinberg para valorar, y de paso clasificar, la importancia de una página web. HITS usa dos indicadores para hacer esta valoración, definiendo recursivamente cada uno a partir del otro: el authority, que valora cuán buena es la página como recurso de información; para su cálculo se usa una suma ponderada de valores hub de los enlaces que apuntan hacia esta página.
- A HITS (Hyperlink-Induced Topic Search, hiperlinkeken alapuló téma szerinti keresés) egy informatikai algoritmus, amely egy kapcsolatrendszerből nyer ki információt az egyes csomópontok fontosságáról. Az algoritmust 1998-ban publikálta Jon Kleinberg, a Cornell University számítástudomány-professzora. Alapötlete a releváns oldalak felbontása két kategóriára: a keresett téma szempontjából központi (hub), illetve mértékadó (authoritive) oldalakra.
- HITS (z ang. Hypertext Induced Topic Selection lub Hyperlink Induced Topic Search), algorytm opracowany przez Jona Kleinberga w 1998 z myślą o silniku przeszukującym pod nazwą CLEVER, wykorzystywany do oceny relatywności tekstu względem termu. Algorytm HITS zakłada, że dokumenty w zbiorze są ze sobą nawzajem połączone, tworząc pewnego rodzaju graf skierowany. W grafie tym węzłami są dokumenty, a krawędziami odnośniki.
|
![[RDF Data]](/statics/sw-cube.png)
