搜尋引擎判斷網站是否作弊的原理分析(三)

來源:互聯網
上載者:User

  廣州SEO陳永繼續為大家講解搜尋引擎判斷網站如何判斷網站是否作弊的原理,上節講解完TrustRank演算法,這一節將詳細講解BadRank演算法。

  BadRank據傳是Google採用的反連結作弊演算法。它是一種典型的不信任傳播模型,即首先構建作弊網頁集合,之後利用連結關係來講這種不信任分值傳遞到其他網頁。

  BadRank包含的基本假設是:如果一個網頁將其連結指向作弊頁面,則這個網頁也很可能是作弊網頁:而如果一個網頁被作弊網頁指向,則不能說明這個網頁是有問題的,因為作弊網頁也經常將其連結指向一些知名網站,所以BadRank的基本思路:找到那些有連結關係指向已知作弊網頁的頁面,這些頁面很可能也是作弊網頁。

  BadRank首先收集一批已經確認的作弊網頁形成的作弊網頁集合(黑名單),黑名單內網頁賦予較高的不信任分值,而不被信任分值是通過網頁的連結關係來進行傳播的,其計算過程與PR基本相同,與PR不同的是,PR是根據網頁的出鏈來進行權值傳播的,而BadRank是按照入鏈來進行權值傳播的,所以將BadRank理解為首先將網頁之間的連結關係反轉,假設頁面A有連結指向頁面B,則將連結反轉為由B指向A,之後按照PR的計算方法進行計算。

  PR的計算思路是非常有代表性的,後續提出的ParentPank及Anti-Trust PageRank的整體思路上與BadRank是一致的,基本上都是不信任傳播模型的具體實現執行個體。

  BadRank的計算思路很明顯和TrustRank是互補的,一個方法是從黑名單出發傳播不信任關係,另外一個是從白名單出發傳播信任關係,所以兩者有天然互補性。

  BadRank演算法講解完了,搜尋引擎判斷網站是否作弊的原理分析(四)將詳細講解SpamRank演算法,有興趣的朋友可以到我的部落格進行交流。

  文章原創於http://www.30ly.com/?p=249

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        搜尋引擎判斷網站是否作弊的原理分析(二)



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