Google PageRank排名新算法二
第二部分: 探索Google PageRank新算法
2-1. Google的主题性趋向
2-1-1. 关于页面级别(PageRank)及Google的旧算法出现问题的原因
页面级别(PageRank)计算系统所遵循的思路是：通过一个经由互联网的“随机运动”来告诉你哪些站点是最重要的。该系统模拟的是一个随机冲浪者跟进点击某页面上的随机链接，至最深层页面时按“返回”按钮这一过程。页面的等级越高，则随机网络冲浪者发现它的机率亦越高。
这种思路其实相当富有创意。一个网页的外部链接越多，则对任意网络冲浪者来说，发现它的机会也就越大。同时，在页面级别算法系统中，页面越流行，则其导入链接就越能从链接中受益—这是由于任意网络冲浪者发现这些链接的机会就越大。
在特定领域的研究论文查询方面，页面级别系统几乎无可挑剔。例如，如果用户查询关于素粒子物理学研究方面的论文(或网页)文献集，则对于一个给定条件的查询，页面级别的算法可以很快告诉你，哪些论文才是与该特定查询条件最相关及最重要的论文，其原因就在于这些论文较其它论文的引用次数要多。
若互联网上的资源具有同一主题性，那么这种工作可说是尽善尽美了。但正如我们所知道的，互联网上的资源涵盖了上百万甚至更多的主题，而且在人们的实际生活中，查询用户所寻找的往往是一些具有特定主题的信息。所以虽然页面级别系统考虑了所有链接，但却忽视了链接页面的主题性。
Google已试图将链接的文本内容计入排名算法来克服这一局限性。但精明的搜索引擎营销商却通过在网络上到处建立充盈关键词的链接来欺骗Google的排名算法。一种新的作坊式行业也随着PageRank应运而生—即有偿交换和交易一些来自较高“页面级别”页的链接。
如果网站能够从毫不相关的站点购买或交易导入链接而使网站排名得到提升的话，那么页面级别技术已然无法为绝大多数查询条件提供高质量的搜索结果了。我们有理由相信，当Google这个世界最顶级的搜索引擎一旦发现其搜索结果的质量开始恶化时，它是不会坐视不管的。
2-1-2. 新技术闪亮登场：主题性页面级别技术(Topic-Sensitive PageRank)
2002年，斯坦福大学的一名博士生塔赫尔。哈维利瓦拉(Taher H. Haveliwala)发表了一篇非常有意思的论文，名为“Topic-Sensitive PageRank(主题性页面级别计算系统)”。而更加有趣的是，一年之后哈维利瓦拉成了Google的一份子。
“主题性页面级别计算系统”通过对随机查询用户的随机运动增加一个“偏差”来处理基本的页面级别计算系统所存在的问题。这个新的随机查询用户具有明确的查询目的，并更感兴趣于跟进那些具有某个特定主题的相关网页上的相关链接。这是一个相对而言较为新颖的思路，它解决了搜索结果的质量性方面的一系列关键性问题。
毫无疑问，哈维利瓦拉将成为搜索引擎业界中一个举足轻重的角色。他已经在搜索技术的其它领域方面进行了一些实质性的研究工作，包括如何更有效计算页面级别方面的一些比较有趣的研究。
在最初的研究论文中，哈维利瓦拉描述了他是如何利用斯坦福大学的网络数据库，对应于ODP(开放目录)的16个顶级目录的16个主题来计算“主题性”页面级别得分。虽然该研究的主题和数据数量(8千万个网页)十分有限，但能够看出这种新系统可改善搜索结果，且具备对查询用户感兴趣于何种主题的理解能力。
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