خوارزمية HITS
خوارزمية البحث الموضوعي المُستحث بالروابط التشعبية ( HITS ؛ والمعروفة أيضًا باسم "المراكز" و"المواقع المرجعية" ) هي خوارزمية لتحليل الروابط تُقيّم صفحات الويب، وقد طوّرها جون كلاينبرغ . انبثقت فكرة "المراكز" و"المواقع المرجعية" من فهمٍ دقيقٍ لكيفية إنشاء صفحات الويب في بدايات الإنترنت؛ حيث كانت بعض صفحات الويب، المعروفة باسم "المراكز"، بمثابة أدلة ضخمة لم تكن في الواقع مرجعيةً للمعلومات التي تحتويها، بل كانت تُستخدم لتجميع فهرس واسع من المعلومات يُوجّه المستخدمين مباشرةً إلى صفحات مرجعية أخرى. بمعنى آخر، يُمثّل المركز الجيد صفحةً تُشير إلى العديد من الصفحات الأخرى، بينما يُمثّل الموقع المرجعي الجيد صفحةً مرتبطةً بالعديد من المراكز المختلفة. [ 1 ]
وبالتالي، يخصص المخطط درجتين لكل صفحة: سلطتها، التي تقدر قيمة محتوى الصفحة، وقيمتها المحورية، التي تقدر قيمة روابطها إلى صفحات أخرى.
تاريخ
في المجلات
استُخدمت طرق عديدة لتصنيف أهمية المجلات العلمية، ومنها معامل تأثير غارفيلد . فمجلات مثل "ساينس" و "نيتشر" تحظى بعدد كبير من الاستشهادات، مما يجعل لها معامل تأثير مرتفعًا جدًا. لذا، عند مقارنة مجلتين أقل شهرة حصلتا على عدد متقارب من الاستشهادات، ولكن إحداهما حظيت باستشهادات كثيرة من " ساينس" و "نيتشر" ، يجب تصنيفها في مرتبة أعلى. بعبارة أخرى، من الأفضل الحصول على استشهادات من مجلة مهمة بدلًا من مجلة غير مهمة. [ 2 ]
على الإنترنت
تحدث هذه الظاهرة أيضًا على الإنترنت . يُمكن أن يُعطينا حساب عدد الروابط المؤدية إلى صفحة ما تقديرًا عامًا لأهميتها على الويب، ولكن قد تكون الصفحة التي تحتوي على عدد قليل جدًا من الروابط الواردة بارزة أيضًا، إذا كان اثنان من هذه الروابط يأتيان من الصفحات الرئيسية لمواقع مثل ياهو! أو جوجل أو إم إس إن . ولأن هذه المواقع ذات أهمية بالغة، فضلًا عن كونها محركات بحث ، فقد تُصنّف الصفحة في مرتبة أعلى بكثير من أهميتها الفعلية.
الخوارزمية

خطوات
في خوارزمية HITS، تتمثل الخطوة الأولى في استرجاع الصفحات الأكثر صلةً باستعلام البحث. تُسمى هذه المجموعة بالمجموعة الجذرية ، ويمكن الحصول عليها من خلال اختيار الصفحات الأولى التي تُعيدها خوارزمية بحث نصية . تُنشأ مجموعة أساسية بتوسيع المجموعة الجذرية لتشمل جميع صفحات الويب المرتبطة بها وبعض الصفحات التي ترتبط بها. تُشكل صفحات الويب في المجموعة الأساسية وجميع الروابط التشعبية بينها رسمًا بيانيًا فرعيًا مركّزًا. تُجرى حسابات HITS على هذا الرسم البياني الفرعي المركّز فقط . ووفقًا لكلاينبرغ، فإن الغرض من إنشاء مجموعة أساسية هو ضمان تضمين معظم (أو العديد من) المصادر الموثوقة.
تُعرَّف قيمتا السلطة والمحور بدلالة بعضهما البعض في علاقة تكرارية متبادلة . تُحسب قيمة السلطة كمجموع قيم المحور المُقاسة التي تُشير إلى تلك الصفحة. أما قيمة المحور فهي مجموع قيم السلطة المُقاسة للصفحات التي تُشير إليها. وتأخذ بعض التطبيقات في الاعتبار أيضًا مدى صلة الصفحات المرتبطة.
تُجري الخوارزمية سلسلة من التكرارات، تتكون كل منها من خطوتين أساسيتين:
- تحديث مستوى السلطة : يتم تحديث مستوى سلطة كل عقدة ليصبح مساوياً لمجموع نقاط سلطة كل عقدة تشير إليها. أي أن العقدة تحصل على مستوى سلطة عالٍ عند ربطها بصفحات معترف بها كمراكز معلومات.
- تحديث المركز : يتم تحديث درجة مركز كل عقدة لتكون مساوية لمجموع درجات سلطة كل عقدة تشير إليها. أي أن العقدة تحصل على درجة مركز عالية من خلال ربطها بعقد تُعتبر مرجعيات في الموضوع.
يتم حساب درجة المركز ودرجة السلطة للعقدة باستخدام الخوارزمية التالية:
- ابدأ بكل عقدة بحيث يكون لكل عقدة درجة مركزية ودرجة سلطة تساوي 1.
- قم بتشغيل قاعدة تحديث الصلاحيات
- قم بتشغيل قاعدة تحديث المركز
- قم بتطبيع القيم عن طريق قسمة كل درجة مركزية على الجذر التربيعي لمجموع مربعات جميع درجات المركز، وقسمة كل درجة سلطة على الجذر التربيعي لمجموع مربعات جميع درجات السلطة.
- كرر الخطوات من الخطوة الثانية حسب الحاجة.
مقارنة بترتيب الصفحات
تعتمد خوارزمية HITS، مثل خوارزمية PageRank الخاصة بـ Page و Brin ، على خوارزمية تكرارية تستند إلى ربط المستندات على الويب . ومع ذلك، فهي تختلف عنها في بعض الجوانب الرئيسية:
- تتم معالجتها على مجموعة فرعية صغيرة من المستندات "ذات الصلة" (مجموعة فرعية مركزة أو مجموعة أساسية)، بدلاً من مجموعة جميع المستندات كما كان الحال مع PageRank.
- يعتمد ذلك على الاستعلام: يمكن أن تحصل الصفحة نفسها على درجة مركزية/سلطة مختلفة بالنظر إلى مجموعة أساسية مختلفة، والتي تظهر لاستعلام مختلف؛
- يجب، كنتيجة طبيعية، تنفيذه في وقت الاستعلام، وليس في وقت الفهرسة، مع الانخفاض المصاحب في الأداء الذي يصاحب معالجة وقت الاستعلام.
- يقوم بحساب درجتين لكل وثيقة (المركز والسلطة) بدلاً من درجة واحدة؛
- لا يتم استخدامه بشكل شائع من قبل محركات البحث (على الرغم من أنه قيل أن خوارزمية مماثلة تستخدمها Teoma ، التي استحوذت عليها Ask Jeeves/Ask.com ).
بالتفصيل
لنبدأ عملية التصنيف، دعوناولكل صفحةنعتمد نوعين من التحديثات: قاعدة تحديث السلطة وقاعدة تحديث المركز. لحساب نقاط المركز/السلطة لكل عقدة، تُطبَّق تكرارات متكررة لقاعدة تحديث السلطة وقاعدة تحديث المركز. يتضمن تطبيق خوارزمية المركز-السلطة على k خطوة تطبيق قاعدة تحديث السلطة أولًا، ثم قاعدة تحديث المركز k مرة.
قاعدة تحديث السلطة
لكلنقوم بالتحديثلأينجميع الصفحات التي ترتبط بالصفحةأي أن درجة سلطة الصفحة هي مجموع جميع درجات المحور للصفحات التي تشير إليها.
قاعدة تحديث المركز
لكلنقوم بالتحديثلأينهل جميع الصفحات هي أي صفحة؟الروابط إلى. أي أن درجة مركز الصفحة هي مجموع جميع درجات السلطة للصفحات التي تشير إليها.
تطبيع
تُحدد درجات سلطة المركز النهائية للعُقد بعد عدد لا نهائي من تكرارات الخوارزمية. ولأن تطبيق قاعدة تحديث المركز وقاعدة تحديث السلطة بشكل مباشر وتكراري يؤدي إلى قيم متباينة، فمن الضروري تطبيع المصفوفة بعد كل تكرار. وبالتالي، ستتقارب القيم المُستخلصة من هذه العملية في النهاية.
الشفرة الزائفة
G := مجموعة الصفحات لكل صفحة p في G ، نفّذ ما يلي : p.auth = 1 // p.auth هي درجة سلطة الصفحة p ، p.hub = 1 // p.hub هي درجة مركز الصفحة p، لكل خطوة من 1 إلى k ، نفّذ ما يلي : // شغّل الخوارزمية لـ k خطوة المعيار = 0 لكل صفحة p في G ، قم بما يلي: // تحديث جميع قيم الصلاحيات أولاً p.auth = 0 لكل صفحة q في p.incomingNeighbors ، قم بما يلي: // p.incomingNeighbors هي مجموعة الصفحات التي ترتبط بـ p p.auth += q.hub norm += square( p .auth) // حساب مجموع مربعات قيم المصادقة لتطبيعها المعيار = جذر(المعيار) لكل صفحة p في G ، قم بما يلي: // تحديث درجات المصادقة p.auth = p.auth / norm // تطبيع قيم المصادقة المعيار = 0 لكل صفحة p في G ، قم بما يلي : // ثم قم بتحديث جميع قيم المحور p.hub = 0 لكل صفحة r في p.outgoingNeighbors ، قم بما يلي: // p.outgoingNeighbors هي مجموعة الصفحات التي ترتبط بها الصفحة p، قم بما يلي : p.hub += r.auth norm += square( p .hub) // حساب مجموع مربعات قيم المحور لتطبيعها المعيار = جذر(المعيار) لكل صفحة p في G ، قم بما يلي: // ثم قم بتحديث جميع قيم المحور p.hub = p.hub / norm // قم بتطبيع قيم المحور
تتلاقى قيم المحور والسلطة في الشفرة الزائفة أعلاه.
لا يتقارب الكود أدناه، لأنه من الضروري تحديد عدد الخطوات التي تُنفذها الخوارزمية. مع ذلك، تتمثل إحدى طرق تجاوز هذه المشكلة في توحيد قيم المحور والسلطة بعد كل "خطوة" بقسمة كل قيمة سلطة على الجذر التربيعي لمجموع مربعات جميع قيم السلطة، وقسمة كل قيمة محور على الجذر التربيعي لمجموع مربعات جميع قيم المحور. هذا ما يفعله الكود الزائف أعلاه.
الشفرة الزائفة غير المتقاربة
G := مجموعة الصفحات لكل صفحة p في G نفّذ ما يلي : p.auth = 1 // p.auth هي درجة سلطة الصفحة p p.hub = 1 // p.hub هي درجة مركز الصفحة pدالة HubsAndAuthorities( G ) للخطوات من 1 إلى k نفّذ // تشغيل الخوارزمية لـ k خطوة لكل صفحة p في G نفّذ // تحديث جميع قيم الصلاحيات أولاً p.auth = 0 لكل صفحة q في p.incomingNeighbors نفّذ // p.incomingNeighbors هي مجموعة الصفحات التي ترتبط بـ p p.auth += q.hub لكل صفحة p في G نفّذ // ثم تحديث جميع قيم المحاور p.hub = 0 لكل صفحة r في p.outgoingNeighbors نفّذ // p.outgoingNeighbors هي مجموعة الصفحات التي ترتبط بها p p.hub + = r.auth
انظر أيضاً
مراجع
- ↑ كريستوفر د. مانينغ؛ برابهاكار راغافان؛ هينريش شوتزه (2008). "مقدمة في استرجاع المعلومات" . مطبعة جامعة كامبريدج . تاريخ الاسترجاع: 9 نوفمبر 2008 .
- ↑ كلاينبرغ، جون (ديسمبر 1999). "المراكز والسلطات والمجتمعات" . جامعة كورنيل . تم الاسترجاع في 9 نوفمبر 2008 .
- كلاينبرغ، جون (1999). "المصادر الموثوقة في بيئة ذات روابط تشعبية" (ملف PDF) . مجلة ACM . 46 (5): 604-632 . CiteSeerX 10.1.1.54.8485 . doi : 10.1145/324133.324140 . S2CID 221584113 .
- لي، ل.؛ شانغ، ي.؛ تشانغ، و. (2002). "تحسين الخوارزميات القائمة على HITS على مستندات الويب" . وقائع المؤتمر الدولي الحادي عشر للويب العالمي (WWW 2002) . هونولولو، هاواي. ISBN 978-1-880672-20-4أُرشف من المصدر الأصلي بتاريخ 3 أبريل 2005. تم الاطلاع عليه بتاريخ 3 يونيو 2005 .
{{cite book}}: CS1 maint: موقع الناشر مفقود ( رابط )
روابط خارجية
- براءة اختراع أمريكية رقم 6,112,202
- أنشئ محرك بحث بيانات من قاعدة بيانات علائقية. محرك بحث بلغة C# يعتمد على HITS
- تحليل الروابط
