検索エンジンがウェブサイトの不正行為を判断する原理の分析（パート 3）

広州 SEO の Chen Yong 氏は、検索エンジンが Web サイトが不正行為をしているかどうかを判断する原理について引き続き説明します。前のセクションで TrustRank アルゴリズムについて説明した後、このセクションでは BadRank アルゴリズムについて詳しく説明します。

BadRank は、Google が使用するリンク不正防止アルゴリズムであるという噂があります。これは典型的な不信伝播モデルであり、まず不正な Web ページのセットを作成し、次にリンク関係を使用して不信スコアを他の Web ページに渡します。

BadRank の基本的な前提は、Web ページが不正行為ページにリンクしている場合、この Web ページも不正行為 Web ページである可能性が高いということです。また、Web ページが不正行為 Web ページによってリンクされている場合、不正行為 Web ページはよく知られている Web サイトにリンクしていることが多いため、この Web ページに問題があることを意味するわけではありません。したがって、BadRank の基本的な考え方は、不正行為 Web ページである可能性が高い、既知の不正行為 Web ページへのリンクを持つページを見つけることです。

BadRank は、まず不正行為が確認されたウェブページをまとめて不正行為ウェブページセット (ブラックリスト) として収集します。ブラックリストに載っているウェブページには高い不信スコアが与えられ、不信スコアはウェブページのリンク関係を通じて伝播されます。計算プロセスは基本的に PR と同じです。PR との違いは、PR はウェブページの発信リンクに基づいて重みを伝播するのに対し、BadRank は着信リンクに基づいて重みを伝播することです。したがって、BadRank は、まずウェブページ間のリンク関係を逆転させると理解されます。ページ A にページ B へのリンクがあると仮定すると、リンクは B から A に逆転され、その後 PR の計算方法に従って計算されます。

PRの計算アイデアは非常に代表的です。その後提案されたParentPankとAnti-Trust PageRankの全体的なアイデアはBadRankと一致しており、基本的には不信伝播モデルの具体的な実装例です。

BadRankの計算アイデアは明らかにTrustRankと補完的です。1つはブラックリストから不信関係を広めることであり、もう1つはホワイトリストから信頼関係を広めることであるため、2つは自然に補完的です。

BadRank アルゴリズムについて説明しました。検索エンジンが Web サイトが不正行為をしているかどうかを判断する原理の分析 (パート 4) では、SpamRank アルゴリズムについて詳しく説明します。興味のある方は、私のブログにアクセスしてコミュニケーションを取ることができます。

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検索エンジンがウェブサイトの不正行為を判断する原理の分析（パート 2）

原題: 検索エンジンがウェブサイトの不正を判断する原理の分析（パート 3）

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