SEO個性化網(wǎng)頁權(quán)重研究

個性化網(wǎng)頁權(quán)重的常見形式就是個性化PageRank?，F(xiàn)代搜索引擎對自然搜索引擎排名的排序依據(jù)除了使用傳統(tǒng)的文本匹配技術(shù)以外，也廣泛地使用網(wǎng)頁權(quán)重值來進行。最為有名的例子就是Google的PageRank技術(shù)。利用web結(jié)構(gòu)的鏈接關(guān)系，PageRank可以計算每個網(wǎng)頁的權(quán)重值，并據(jù)此對結(jié)果網(wǎng)頁進行排序。因此，如果利用用戶的偏好信息來修改PageRank權(quán)重值的計算，據(jù)此就產(chǎn)生表達特定用戶個性化信息需求的搜索引擎排序結(jié)果。從效果上看，這種方法較PageRank更為實用，因為畢竟用戶是不可能全部遍歷獲取的查詢網(wǎng)頁結(jié)果集合，所以把和用戶需求聯(lián)系最為密切的網(wǎng)頁放于搜索結(jié)果前面，必然更易于用戶訪問。其實，Page等早已提出個性化PageRank的設(shè)想，只是他們并沒有在此項研究上深人地開展下去基于個性化網(wǎng)頁權(quán)重的個性化搜索引擎模型。

現(xiàn)在，人們提出的個性化PageRank方法有很多，主要分為兩大類：一類是直接修改基于超鏈關(guān)系得到的網(wǎng)頁權(quán)重值；另一類是在傳統(tǒng)PageRank公式上添加修正參數(shù)來反映用戶的個性化要求。

在原先的PageRank計算公式中，模型對每個網(wǎng)頁的鏈接分配了相同的概率值，所以這種方法給不同鏈接和網(wǎng)頁分配的權(quán)重是一樣的，當前網(wǎng)頁的權(quán)重值也會平均地影響鏈出網(wǎng)頁，同時它還假設(shè)用戶隨機跳轉(zhuǎn)到其他任何網(wǎng)頁的概率都是一樣的。所以，這種計算方法主要是依賴于網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)圖中的鏈接來進行分析。但是，這些鏈接卻是由網(wǎng)站的網(wǎng)頁設(shè)計者生成的，因此它只能反映設(shè)計者對Web中其他網(wǎng)頁的理解。另外，這種方法忽略了另外一個重要方面，那就是Web用戶對Web網(wǎng)頁的理解。也就是說，單純使用網(wǎng)頁之間的超鏈結(jié)構(gòu)來表達網(wǎng)頁權(quán)重值是不充分的。比較簡單易行的修改網(wǎng)頁權(quán)重做法就是利用Web日志挖掘信息來獲取用戶對Web網(wǎng)頁的理解程度，以完善傳統(tǒng)的PageRank計算方式。事實上，憑直覺可以判斷出來，那些訪問頻率較高的超鏈應(yīng)該比那些訪問頻率較低的超鏈更為重要，然而大部分的傳統(tǒng)超鏈分析技術(shù)對這兩者并不加以區(qū)分。

對于結(jié)合使用信息的超鏈分析技術(shù)最初是由Zhu等提出的，他們把相關(guān)公式稱為PageRate，雖然他們也宣稱自己的算法是PageRank的擴展，但是其實這種算法不具有任何PageRank的性質(zhì)。這種算法對所有的鏈入不加區(qū)分，并不考慮高頻訪問和低頻訪問的區(qū)別。同時，他們也沒有給出實驗結(jié)論，對可能存在的問題也沒有探討，設(shè)計的公式還存在問題。

有些其他方面的研究也涉及使用信息分析。例如，使用一種增強學習方法來對搜索結(jié)果進行重排序和過濾，對于每個查詢結(jié)果中的URL，系統(tǒng)都會記錄不同用戶的點擊情況。在隨后的查詢中，上述信息就可以有效地提升高頻訪問的URL權(quán)值，而降低低頻訪問的URL權(quán)值這樣的類似方法還應(yīng)用于一些商業(yè)搜索引擎中，如有的學者就在多元搜索引擎中利用上述方法實現(xiàn)一種隱式的相關(guān)度反饋機制，它將用戶點擊產(chǎn)生的使用情況主要用于結(jié)果網(wǎng)頁合并和網(wǎng)頁重排序等操作中舊。用戶使用信息還應(yīng)用于基于模式的應(yīng)用程序中，主要功能是及時學習用戶的興趣，并對搜索結(jié)果重排序以反映這種用戶興趣，如按照用戶模式的特征改變不同主題詞的相對重要程度。

比較好的方法是利用挖掘Web日志中的信息結(jié)合傳統(tǒng)PageRank公式得出一種新的網(wǎng)頁權(quán)重計算公式，即結(jié)合使用挖掘的PageRank，如特征敏感的PageRank(usage aware PageRank，UPR)。它結(jié)合了靜態(tài)鏈接結(jié)構(gòu)分析和用戶使用分析兩項技術(shù)：一方面仍然強調(diào)傳統(tǒng)網(wǎng)頁間的超鏈關(guān)系；另一方面，它通過分析日志，判斷這些實際存在的網(wǎng)頁超鏈中究竟哪些是經(jīng)常被用戶訪問的，哪些不是經(jīng)常被用戶訪問的，并以此來改進傳統(tǒng)方法中由超鏈關(guān)系產(chǎn)生的網(wǎng)頁權(quán)重值。在UPR方法中，甚至還可以通過調(diào)整參數(shù)設(shè)置來控制靜態(tài)鏈接結(jié)構(gòu)分析技術(shù)和Web使用挖掘技術(shù)的作用力度，如果參數(shù)設(shè)置為O，公式就等價于傳統(tǒng)的PageRank公式，如果參數(shù)設(shè)置為1，則重點就轉(zhuǎn)移到使用挖掘分析算法上，介于兩者之間則會兼顧，因此這種方式較傳統(tǒng)方式更為概括。從效率上看，這種算法也有優(yōu)勢，只需通過一次額外的預處理步驟，其他的迭代處理和傳統(tǒng)方式?jīng)]有區(qū)別。

然而這種新的方法也存在不足之處。即使網(wǎng)站管理員可以得到自己站點用戶的訪問信息，并將其應(yīng)用于UPR分析，但是這些信息顯然沒有包含全部的必要信息，如管理員不可能獲得不屬于自己站點訪問內(nèi)的鏈出網(wǎng)頁使用情況。雖然可以通過爬蟲程序遍歷那些網(wǎng)頁的超鏈結(jié)構(gòu)，但是除了可以獲得用戶通過哪些網(wǎng)頁的鏈出網(wǎng)頁訪問本地網(wǎng)頁的使用信息，并不可能獲得其他更為重要的使用信息。也就是說，從站點層次上看，全部的結(jié)構(gòu)信息和使用信息是可以全部獲取的，然而從整個Web網(wǎng)絡(luò)層次上看，卻是不完整的。同時，對單一的應(yīng)用技術(shù)而言，整個Web網(wǎng)絡(luò)上的用戶使用信息也是無法完整獲取的。諸如Google搜索工具欄等客戶端應(yīng)用程序，雖然它們可以收集用戶的使用信息，而且這些信息也確實是基于整個web范圍而言的，然而這里所涉及的用戶范圍是相當小的，他們首先必須安裝客戶端應(yīng)用程序，而且必須進行相關(guān)設(shè)置以同意公開這些屬于個人隱私的Web訪問信息。需要說明的是，諸如Google搜索工具欄之類的軟件在默認情況下是尊重用戶的個人隱私權(quán)的，除非用戶自己允許，它并不主動收集任何用戶訪問的信息，當然也有其他一些客戶端應(yīng)用程序似乎并不遵守上述原則。

因此，這種結(jié)合使用挖掘的PageRank最適用于網(wǎng)站內(nèi)部的網(wǎng)頁搜索，搜索引擎工作的原理先獲取該網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)信息，結(jié)合用戶使用信息，可以得到傳統(tǒng)PageRank方法的擴展模型。實驗結(jié)果也能證明這種算法更能有效地提升高訪問頻率的網(wǎng)頁權(quán)重值，相應(yīng)地降低那些低訪問頻率的網(wǎng)頁權(quán)重值。轉(zhuǎn)

隨著搜索引擎技術(shù)慢慢走向成熟，越來越多的搜索引擎優(yōu)化工作者<以及很難從搜索引擎的表象去研究SEO。近一年時間以來，Google、百度等搜索引擎不斷調(diào)整鏈接分析技術(shù)，加深SEO門檻。SEOER也必須隨著搜索引擎的發(fā)展而發(fā)展。

文章名稱：SEO個性化網(wǎng)頁權(quán)重研究
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