第五章 链接分析.pptx

第五章 链接分析;Web graph;本章内容;5.1 Pagerank;如何找到需要的网页? ;早期的有哪些信誉好的足球投注网站引擎及词项作弊;谷歌的想法;谷歌的想法;pagerank的定义;例子：Mathematical?PageRanks?for a simple network;递归计算;Pagerank: 流模型; Pagerank：转移矩阵;例;例;特征向量;幂迭代法;例;随机游走;平稳分布;Pagerank：2个问题;爬虫陷阱 Spider trap;措施：随机跳转（Random teleports）;随机跳转（Random teleports）;随机跳转（Random teleports）;终止点 Dead ends;对付dead ends;对付dead ends;;;;;;;5.2 Pagerank快速计算;计算page rank;矩阵形成;整理方程;稀疏矩阵形成;;稀疏矩阵表示;更新步骤;分析;Block-based update algorithm基于块的更新算法;块更新的分析;Block-Stripe Update algorithm块-条更新算法;块-条更新分析;小结;PageRank 的一些问题;5.2 面向主题的 Pagerank;面向主题的Pagerank （TSPR）;矩阵形成;例;如何进行TSPR？;SimRank: 个性化PageRank的应用;Example;Example;5.4 链??作弊;链接作弊？;链接作弊分类;助推技术;链接作弊;垃圾农场Link Farms;Link Farms;Analysis;Analysis;对抗链接作弊;TrustRank 的思想;信任传播;Example;信任传播的规则;选择种子集合;挑选种子集合的方法;垃圾质量Spam Mass;垃圾质量估计;导航页和权威页Hubs and authorities ;导航页和权威页Hubs and authorities;HITS Model;累积流入链接: 权威;累积流入链接: 权威;专家质量：导航页;再计算;联合迭代定义;Hubs and Authorities;转移矩阵 Transition Matrix A;Hub 与 Authority 方程;迭代算法;例;矩阵幂乘;存在性与唯一性;Page Rank 与 HITS;用 PageRank 发现网络中的社区Communities;网络与社区Networks and Communities;找到稠密链接的聚类Clusters;赞助有哪些信誉好的足球投注网站中的微市场Micro-markets in Sponsored Search ;电影与演员;Twitter 与 Facebook;背景 The Settings;思想: 种子节点;Seed Node：Intuition;好聚类什么样? ;好聚类什么样? ;图的割Cut;割集分值Cut Score;划分准则;算法框架：遍历Sweep;计算 PPR;Approximate PPR: 概述;Approximate PPR;观察 (1);观察 (2);算法总结;;本章小结