SE(Search engineer) ---Hits 算法（理论）

 

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如： 

(1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 
(2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 
(3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。 
(4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。 
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 

1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述 
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件，如图1(a)流程图所示。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，如图1(b)所示。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： 
(1) 对抓取目标的描述或定义； 
(2) 对网页或数据的分析与过滤； 
(3) 对URL的搜索策略。 
抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 

2 抓取目标描述 
现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为： 
（1） 预先给定的初始抓取种子样本； 
（2） 预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等； 
（3） 通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： 
a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； 
b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。 
其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。 
现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。 
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。 

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2 爬虫技术研究综述 
基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。 

另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。 

3 网页搜索策略 
网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。 
3.1 广度优先搜索策略 
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。 

3.2 最佳优先搜索策略 
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。 

4 网页分析算法 

网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。 
4.1 基于网络拓扑的分析算法 
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。 
4.1.1 网页(Webpage)粒度的分析算法 
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。 

基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。 

4.1.2 网站粒度的分析算法 
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。 
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。 
4.1.3 网页块粒度的分析算法 
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Blocklevel)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立pagetoblock和blocktopage的链接矩阵，分别记为Z和X。于是，在pagetopage图上的网页块级别的PageRank为Wp=X×Z；在blocktoblock图上的BlockRank为Wb=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。 
4.2 基于网页内容的网页分析算法 
基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问

base set 
基本集 
基础集合 

base基数 

在HITS 算法中,对每个文档都要计算两个值:权威值(authority)与中心值(hub)。开始时,由用户发出查询,HITS 算法使用一个基于文本的搜索引擎,得到许多被返回的页面,构成根集合(root set)R。把根集合中的页面所指向的页面都包括进来,再把指向根集合中的页面的页面也包括进来,这样就扩充成了基础集合(base set)T. 

搜索引擎算法介绍之HITS算法。HITS算法是Web结构挖掘中最具有权威性和使用最广泛的算法。Hits算法由乔恩·克莱因伯格(Jon Kleinberg)于1998年设计提出，该算法的研究工作启发了PageRank算法的诞生。HITS算法的主要思想是：网页的重要程度是与所查询的主题相关的。
　　我们可以这样理解：HITS算法是基于主题来衡量网页的重要程度，相对不同主题，同一网页的重要程度也是不同的。例如，百度对于主题“搜索引擎”和主题“湖南SEO”的重要程度是不同的。
　　HITS算法使用了两个重要的概念：权威网页(authority)和中心网页(hub)。
　　例如：Google、Baidu、Yahoo!、bing、sogou、soso等这些搜索引擎相对于主题“搜索引擎”来说就是权威网页(authority)，因为这些网页会被大量的超链接指向。
　　http://www.pyy1990.cn/post/Hits-Algorithm.html这个页面链接了这些权威网页(authority)，则这个页面可以称为主题“搜索引擎”的中心网页(hub)。
　　HITS算法发现，在很多情况下，同一主题下的权威网页(authority)之间并不存在相互的链接。所以，权威网页(authority)通常都是通过中心网页(hub)发生关联的。
　　HITS算法描述了权威网页(authority)和中心网页(hub)之间的一种依赖关系：一个好的中心网页(hub)应该指向很多好的权威性网页(authority)，而一个好的权威性网页(authority)应该被很多好的中心性网页(hub)所指向。
　　同时产生的两个问题是：
　　HITS算法将链接与内容分开来考虑，仅考虑网页之间的链接结构来分析页面的权威性一个页面与另一页面的引用有多种情况，如为了导航或为了付费广告。
　　第一个问题提出的解决方法是：利用超链文字及其周围文字与关键字相匹配而计算超链权值，并引入系数对周围文字和超链文字进行权值的相对控制。
　　第二个问题的解决方法是：HITS算法引入了时间参数，即利用对一链接引用的时问长短来评价是否为正常引用。
　　关于HITS算法的原理，前面已经有一篇文章进行简单的介绍了。其实HITS算法相当的复杂，并非几句话所能概括。本文是收集整理而成，旨在让和小彭一样的新手朋友能更好的理解简单的Hits算法。