链接分析算法之：HITS算法

链接分析算法之：HITS算法

HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ）算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。

HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法，目前已被Teoma 搜索引擎（）作为链接分析算法在实际中使用。

Hub页面（枢纽页面）和Authority页面（权威页面）是HITS算法最基本的两个定义。

所谓“Authority”页面，是指与某个领域或者某个话题相关的高质量网页，比如搜索引擎领域，Google和百度首页即该领域的高质量网页，比如视频领域，优酷和土豆首页即该领域的高质量网页。

所谓“Hub”页面，指的是包含了很多指向高质量“Authority”页面链接的网页，比如hao123首页可以认为是一个典型的高质量“Hub”网页。

图1给出了一个“Hub”页面实例，这个网页是斯坦福大学计算语言学研究组维护的页面，这个网页收集了与统计自然语言处理相关的高

质量资源，包括一些著名的开源软件包及语料库等，并通过链接的方式指向这些资源页面。这个页面可以认为是“自然语言处理”这个领域的“Hub”页面，相应的，被这个页面指向的资源页面，大部分是高质量的“Authority”页面。

图1 自然语言处理领域的Hub页面

HITS算法的目的即是通过一定的技术手段，在海量网页中找到与用户查询主题相关的高质量“Authority”页面和“Hub”页面，尤其是“Authority”页面，因为这些页面代表了能够满足用户查询的高质量内容，搜索引擎以此作为搜索结果返回给用户。

基本假设1：一个好的“Authority”页面会被很多好的“Hub”页面指向；

基本假设2：一个好的“Hub”页面会指向很多好的“Authority”页面；

具体算法：可利用上面提到的两个基本假设，以及相互增强关系等原则进行多轮迭代计算，每轮迭代计算更新每个页面的两个权值，直到权值稳定不再发生明显的变化为止。

步骤：

3.1 根集合

1)将查询q提交给基于关键字查询的检索系统，从返回结果页面的集合总取前n个网页(如n=200)，作为根集合(root set)，记为root，则root满足：

1).root中的网页数量较少

2).root中的网页是与查询q相关的网页

3).root中的网页包含较多的权威(Authority)网页

这个集合是个有向图结构：

3.2 扩展集合base

在根集root的基础上，HITS算法对网页集合进行扩充（参考图2）集合base，扩充原则是：凡是与根集内网页有直接链接指向关系的网页都被扩充到集合base，无论是有链接指向根集内页面也好，或者是根集页面有链接指向的页面也好，都被扩充进入扩展网页集合base。HITS算法在这个扩充网页集合内寻找好的“Hub”页面与好的“Authority”页面。

图2 根集与扩展集

3.3 计算扩展集base中所有页面的Hub值（枢纽度）和Authority值（权威度）

1) 、分别表示网页结点i 的Authority值(权威度)和Hub值(中心度)。

2) 对于“扩展集base”来说，我们并不知道哪些页面是好的“Hub”或者好的“Authority”页面，每个网页都有潜在的可能，所以对于每个页面都设立两个权值，分别来记载这个页面是好的Hub或者Authority页面的可能性。在初始情况下，在没有更多可利用信息前，每个页面的这两个权值都是相同的，可以都设置为1，即：

3）每次迭代计算Hub权值和Authority权值：

网页 a (i)在此轮迭代中的Authority权值即为所有指向网页 a (i)页面的Hub权值之和：

a (i) = Σ h (i) ;

网页 a (i)的Hub分值即为所指向的页面的Authority权值之和：

h (i) = Σ a (i) 。

对a (i)、h (i)进行规范化处理:

将所有网页的中心度都除以最高中心度以将其标准化：

a (i) = a (i)/|a(i)| ；

将所有网页的权威度都除以最高权威度以将其标准化：

h (i) = h (i)/ |h(i)| ：

5）如此不断的重复第4）：上一轮迭代计算中的权值和本轮迭代之后权值的差异，如果发现总体来说权值没有明显变化，说明系统已进入稳定状态，则可以结束计算，即a ( u),h(v)收敛。

算法描述：

如图3所示，给出了迭代计算过程中，某个页面的Hub权值和Authority权值的更新方式。假设以A(i)代表网页i的Authority权值，以H(i)代表网页i的Hub权值。在图6-14的例子中，“扩充网页集合”有3个网页有链接指向页面1，同时页面1有3个链接指向其它页面。那么，网页1在此轮迭代中的Authority权值即为所有指向网页1页面的Hub权值之和；类似的，网页1的Hub分值即为所指向的页面的Authority权值之和。

图3 Hub与Authority权值计算

3.4 输出排序结果

将页面根据Authority权值得分由高到低排序，取权值最高的若干页面作为响应用户查询的搜索结果输出。

HITS算法整体而言是个效果很好的算法，目前不仅应用在搜索引擎领域，而且被“自然语言处理”以及“社交分析”等很多其它计算机领域借鉴使用，并取得了很好的应用效果。尽管如此，最初版本的HITS 算法仍然存在一些问题，而后续很多基于HITS算法的链接分析方法，也是立足于改进HITS算法存在的这些问题而提出的。

归纳起来，HITS算法主要在以下几个方面存在不足：