Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Гиперсілтемеге негізделген тақырыпты іздеу (HITS; сондай-ақ хабтар мен авторитеттер деп те аталады) – Джон Клейнберг әзірлеген веб-беттерді бағалайтын сілтемелерді талдау алгоритмі. Хабтар мен авторитеттер идеясы Интернет пайда болған кезде веб-беттерді құру процесіне қатысты нақты түсініктерден туындады: яғни, хабтар деп аталатын белгілі бір веб-беттер, өзі ұстаған ақпаратта нақты авторитет болып табылмайтын, бірақ пайдаланушыларды басқа авторитеттерге тікелей бағыттайтын кең көлемді ақпарат жинағы ретінде қызмет етті. Басқаша айтқанда, жақсы хаб – көптеген басқа беттерге сілтеме беретін бет, ал жақсы авторитет – көптеген хабтармен байланыстырылған бет. Сондықтан, бұл жүйе әрбір бетке екі балл тағайындайды: оның авторитеті, бет мазмұнының құнын бағалайды, және оның хаб бағасы, басқа беттерге сілтемелерінің құнын бағалайды.
Hyperlink Induced Topic Search (HITS; also known as hubs and authorities) is a link analysis algorithm that rates Web pages, developed by Jon Kleinberg. The idea behind Hubs and Authorities stemmed from a particular insight into the creation of web pages when the Internet was originally forming; that is, certain web pages, known as hubs, served as large directories that were not actually authoritative in the information that they held, but were used as compilations of a broad catalog of information that led users direct to other authoritative pages. In other words, a good hub represents a page that pointed to many other pages, while a good authority represents a page that is linked by many different hubs. The scheme therefore assigns two scores for each 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.
Журналдарында
Ғылыми журналдардың маңыздылығын анықтау үшін көптеген әдістер пайдаланылды. Олардың бірі – Гарфилдтің әсер коэффициенті. Science және Nature сияқты журналдар көптеген сілтемелерге ие, сондықтан олардың әсер коэффициенттері өте жоғары. Демек, егер екі белгісіз журнал шамамен бірдей цитата алған болса, бірақ олардың бірі Science және Nature журналдарынан көптеген сілтемелер алған болса, онда осы журналды жоғары бағалау керек. Яғни, маңызды емес журналға қарағанда маңызды журналдан цитата алу артықшылықты болып табылады.
Many methods have been used to rank the importance of scientific journals. One such method is Garfield's impact factor. Journals such as Science and Nature are filled with numerous citations, making these magazines have very high impact factors. Thus, when comparing two more obscure journals which have received roughly the same number of citations but one of these journals has received many citations from Science and Nature, this journal needs be ranked higher. In other words, it is better to receive citations from an important journal than from an unimportant one.
Интернетте
Бұл құбылыс интернетте де кездеседі. Бір бетке жасалған сілтемелердің санын есептеу оның вебтегі маңыздылығын шамамен анықтауға көмектеседі, бірақ кіріс сілтемелері өте аз болған жағдайда да, егер осы сілтемелердің екеуі Yahoo!, Google немесе MSN сияқты ірі сайттардың бас беттерінен келсе, бет маңызды болып саналады. Осы сайттардың өте жоғары маңыздылығы және іздеу жүйесі ретіндегі қызметіне байланысты, беттің нақты мазмұнына қарағанда әлдеқайда жоғары деңгейде көрсетілуі мүмкін.
This phenomenon also occurs in the Internet. Counting the number of links to a page can give us a general estimate of its prominence on the Web, but a page with very few incoming links may also be prominent, if two of these links come from the home pages of sites like Yahoo!, Google, or MSN. Because these sites are of very high importance but are also search engines, a page can be ranked much higher than its actual relevance.
Толықтай
Рейтингті бастау үшін әрбір бет үшін екі жаңарту түрін қарастырамыз: Authority Update Rule және Hub Update Rule. Әрбір түйіннің хаб/авторитет баллдарын есептеу үшін Authority Update Rule мен Hub Update Rule ережелерін қайталап қолдану қажет. Хаб-авторитет алгоритмін k қадаммен қолдану – Authority Update Rule ережесін, содан кейін Hub Update Rule ережесін k рет тізбектеп қолдануды білдіреді.
To begin the ranking, we let and for each page We consider two types of updates: Authority Update Rule and Hub Update Rule. In order to calculate the hub/authority scores of each node, repeated iterations of the Authority Update Rule and the Hub Update Rule are applied. A k step application of the Hub Authority algorithm entails applying for k times first the Authority Update Rule and then the Hub Update Rule.
Аудиторлық мәліметтерді жаңарту ережесі
Әрбір , біз жаңартамыз , мұнда - бұл бетке сілтеме жасайтын барлық беттер. Яғни, беттің авторитеттік баллы - оған сілтеме берген барлық беттердің шоғырланған балдарының қосындысы.
For each , we update to where is all pages which link to page That is, a page's authority score is the sum of all the hub scores of pages that point to it.
Хабты жаңарту ережесі
Әрбір бет үшін, оны барлық беттердің билік балдарының қосындысына жаңартамыз, мұндағы - бұл берілген бетке сілтеме жасайтын барлық беттер. Яғни, беттің хаб-баллы – ол сілтеме жасайтын беттердің барлық билік балдарының қосындысы.
For each , we update to where is all pages which page links to. That is, a page's hub score is the sum of all the authority scores of pages it points to.
Нормалдастыру
Түйіндердің соңғы хабтық беделділік көрсеткіштері алгоритмнің шексіз қайталануынан кейін анықталады. Хабты жаңарту қағидасын және беделділікті жаңарту қағидасын тікелей және итеративті қолдану мәндердің айырысуына алып келетіндіктен, әрбір итерациядан кейін матрицаны нормализациялау қажет. Осылайша, осы процестен алынған мәндер ақырында жинақталады.
The final hub authority scores of nodes are determined after infinite repetitions of the algorithm. As directly and iteratively applying the Hub Update Rule and Authority Update Rule leads to diverging values, it is necessary to normalize the matrix after every iteration. Thus the values obtained from this process will eventually converge.