TrustRank

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TrustRank es un Análisis de enlace técnica descrita en el documento La lucha contra el Spam Web con TrustRank por los investigadores Zoltan Gyongyi y Hector Garcia-Molina de La Universidad de Stanford y Jan Pedersen de Yahoo! . La técnica se utiliza para la separación automática de útil páginas web De spam.

Muchos spam Web páginas son creados solamente con la intención de engañar motores de búsqueda. Estas páginas, creadas principalmente por razones comerciales, utilizan varias técnicas para lograr mayor que-merecida clasificación en el páginas de resultados de los motores de búsqueda. Mientras expertos humanos pueden identificar fácilmente los spam, una revisión manual de Internet es impráctica.

Un método popular para mejorar el ranking es aumentar la importancia percibida de un documento a través de complejos esquemas de vinculación. Googlees PageRank y otros algoritmos de ranking de búsqueda han sido sometidos a tal manipulación.

TrustRank pretende combatir el spam por el filtrado de la web basada en confiabilidad. El método se llama para la selección de un pequeño conjunto de páginas de semilla para ser evaluado por un experto. Una vez que manualmente se identifican las páginas de semilla de buena reputación, un rastreo extendido hacia fuera del conjunto de semilla busca páginas igualmente seguros y confiables. Confiabilidad de TrustRank disminuye con el aumento de la distancia entre los documentos y el conjunto de la semilla.

La lógica trabaja también en el sentido contrario. Esto se llama antimonopólicas Rank. Cuanto más cerca un sitio web es spam más recursos, como es spam así.[1]

Los investigadores que propusieron la metodología TrustRank han seguido perfeccionando su trabajo mediante la evaluación de temas relacionados, como la medición masa de spam.

Véase también

  • PageRank
  • CheiRank
  • Recuperación de información acusatorio
  • Algoritmo de colina
  • Algoritmo HITS
  • Spamdexing

Referencias

  1. ^ Krishnan, Vijay; Raj, Rashmi. "Detección de web Spam con rango de competencia desleal" (PDF). La Universidad de Stanford. 11 de enero 2015.

Enlaces externos

  • Gyöngyi Z., H. Garcia-Molina, J. Pedersen: La lucha contra el Spam Web con TrustRank
  • Detección de spam basada en vínculos Yahoo! asignado patente utilizando Trustrank
  • Algoritmo TrustRank explicada

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