搜尋引擎判斷網站是否作弊的原理分析（二）

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承接搜尋引擎判斷網站是否作弊的原理分析(一)

廣州SEO陳永繼續為大家分析信任傳播模型、不信任傳播模型及異常發現模型3個代表演算法，它們分別是TrustRank演算法、BadRank演算法和SpamRank演算法。

我們先詳細介紹TrustRank演算法

TrustRank演算法屬於信任傳播模型，基本遵循信任傳播模型的流程，即演算法流程如下兩個步驟組成。

步驟一：確定值得信任的網頁集合

TrustRank演算法需要靠人工審核來判斷某個網頁應該被放入網頁集合，考慮到人工審核工作量大，所以提出了兩種初選信任網頁集合的策略，在初選集合基礎上再由人工審核。

*初選策略1：高PR分值網頁，即認為高PR得分的網頁是可信賴的，所以可以對網頁計算PR值後，提取少量高分值網頁作為初選頁面集合。

*初選策略2:逆PR(Inverse PR),在pr計算過程中，是根據網頁入鏈傳入權值計算的，逆PR與此相反，根據網頁的出鏈傳出的權值計算，即先將網頁之間的連結指向關係反轉，選取的分較高的一部分子集作為初選頁面。

步驟二:將信任分值從白名單網頁按照一定方式傳播到其他網頁

在這個步驟，TrustRank演算法的信任傳播方式基於以下兩個假設。

假設1：距離可信網頁越近越值得信任，這裡的距離指的是通過多少步連結轉可以通達。

假設2：一個高品質網頁包含的出鏈少，那麼被指向的網頁的是高品質網頁的可能性越小。

所謂信任衰減，即距離可信網頁越遠的網頁，通過傳播得到的信任分值越小。

所謂信任值均分策略,即將網頁獲得的信任值按照出鏈個數平均分配，如果一個網頁有K個出鏈，則每個出鏈分配到1/k的信任分值，並將分值傳遞給出鏈。

通過結合以上兩個傳播策略可以再頁面節點圖之間傳播信任分值，在最後的計算結果中，低於一定信任度的頁面會被認為是作弊網頁。

先分析這裡，搜尋引擎判斷網站是否作弊的原理分析(三)將為大家講解BadRank演算法，具體可以到我的博客(HTTP://www.30ly.com)瞭解。

本文原創于廣州SEO陳永博客HTTP://www.30ly.com/?p=205

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