WikiDer > TrustRank
 | Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. (Февраль 2018 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
TrustRank является алгоритм что проводит анализ ссылок отделить полезное веб-страница из спам и помогает поисковой системе ранжировать страницы в Поисковая выдача (Страницы результатов поисковой системы). Это полуавтоматический процесс, а это значит, что для его правильной работы требуется помощь человека. У поисковых систем есть множество различных алгоритмов и факторов ранжирования, которые они используют при оценке качества веб-страниц. TrustRank - один из них.
Поскольку ручная проверка Интернета непрактична и очень дорога, TrustRank был введен для того, чтобы помочь решить эту задачу намного быстрее и дешевле. Впервые его представили исследователи Золтан Дьонги и Эктор Гарсиа-Молина из Стэндфордский Университет и Ян Педерсен из Yahoo! в своей статье «Борьба со спамом с помощью TrustRank» в 2004 году. Сегодня этот алгоритм является частью основных поисковых систем, таких как Yahoo! и Google. [1]
Один из самых важных факторов, которые помогают поисковая система определить качество веб-страницы при возврате результатов обратные ссылки. Поисковые системы принимают во внимание количество и качество обратных ссылок при назначении места определенной веб-странице в поисковой выдаче. Много веб-спам страницы создаются только с намерением ввести в заблуждение поисковые системы. Эти страницы, созданные в основном по коммерческим причинам, используют различные методы для достичь более высоких, чем заслуженных позиций в страницы результатов поисковых систем. Хотя специалисты-люди могут легко идентифицировать спам, поисковые системы все еще совершенствуются ежедневно, чтобы делать это без помощи людей.
Одним из популярных методов повышения рейтинга является повышение воспринимаемой важности документа с помощью сложных схем связывания. Googleс PageRank и другие алгоритмы ранжирования поиска подвергались такой манипуляции.
TrustRank стремится бороться со спамом, фильтруя Интернет на основе надежности. Метод требует выбора небольшого набора начальных страниц для оценки экспертом. После того, как авторитетные исходные страницы определены вручную, сканирование, выходящее за пределы исходного набора, будет искать такие же надежные и заслуживающие доверия страницы. Надежность TrustRank снижается с увеличением расстояния между документами и исходным набором.
Логика работает и в обратном порядке, который называется Anti-Trust Rank. Чем ближе сайт к спам-ресурсам, тем больше вероятность, что он тоже будет спамом.[2]
Исследователи, предложившие методологию TrustRank, продолжили совершенствовать свою работу, оценивая связанные темы, такие как измерение масса спама.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ 7603350, Гуха, Раманатан, «Патент США: 7603350 - ранжирование результатов поиска на основе доверия», опубликовано 13 октября 2009 г.
- ^ Кришнан, Виджай; Радж, Рашми. «Обнаружение веб-спама с рейтингом Anti-Trust» (PDF). Стэндфордский Университет. Получено 11 января 2015.
внешняя ссылка
- З. Дьёнджи, Х. Гарсиа-Молина, Дж. Педерсен: Борьба со спамом с помощью TrustRank
- Обнаружение спама на основе ссылок Yahoo! назначенная патентная заявка с использованием TrustRank
- [https://www.surkariresults.in/indian-oil-iocl-je-online-form-2020/RS15P3.PDF З. Дьёнджи, Х. Гарсиа-Молина, Дж. Педерсен: Борьба со спамом с помощью онлайн-формы UP Police SI Sub Inspector 2020
]
 | Этот Всемирная паутина–Связанная статья является заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. |
https://www.surkariresults.in/up-police-si-sub-inspector-online-form-2020/