分析基于用戶瀏覽記錄的網頁rank思路

2024-03-27 分類：網站建設

Google的pagerank就不多介紹了，一個能衡量網頁重要程度的算法，本質上是網頁相互投票的結果，基于這個特性，我們可以通過使用sitemap讓搜索引擎盡可能瀏覽到多的網站內容，也可以通過多做外鏈來提高網站的PR值，達到SEO的目的。

市場上大多數搜索引擎都在使用pagerank類似的方法，且為了保證公正性，都采用純機器運行的方式，通過網頁爬蟲來遍歷網站，這就出現了一些有趣的問題：

1、一個網頁的內容是很棒的，但是由于外鏈太少，爬蟲在設定的深度閾值下可能無法爬到它，成為了少人問津的“暗內容”

2、部分網站因為PR值很高，即使轉載的內容或是價值不高的內容，也可能有很好的檢索排名，即使技術領先的搜索引擎采用語義網絡的方法識別優質內容，效果依然不夠好

為了規避以上問題，引入用戶數據來評判網頁內容的重要性及質量，是一個可研究方向，怎么做呢?

假設：瀏覽行為及時長是對網頁質量的最好評判，相當于用戶標注，在大規模數據的情況下，效果應優于機器

原理：

1、通過瀏覽器或其他客戶端軟件，最好的防火墻或其他安全軟件，獲取用戶瀏覽日志，上傳給搜索引擎的爬蟲數據庫，即是得到用戶瀏覽數據

2、爬蟲匹配已有索引庫，找到未索引內容，爬之

3、利用用戶日志給網頁投票，瀏覽時間越長權重越高，計算出網頁的rank

缺陷：

1、依賴客戶端

2、有用戶隱私問題

規避：

1、提出云殺毒、云防御、云安全，讓用戶同意上傳瀏覽記錄

2、偷偷上傳，將瀏覽記錄(其他文件也可以)加密并分拆上傳，在服務器端組合還原

好了，思路說完了，來給它起個響亮高深名字：peoplerank

最后，我這是很嚴肅地說技術。

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網站題目：分析基于用戶瀏覽記錄的網頁rank思路
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