Hilltop算法
算法是由KrishnaBaharat在2000年左右所研究的,于2001年申请了专利,并Hilltop使用,后来KrishnaBharat自己也加入了Google。
且把专利授权给GooglePR值与特定关键词或主题没Hilltop算法可以简单理解为与主题相应的PR值。传统关系,这就有可能出现某种漏洞。比如一个PR值极高的关于环保内有关联,只计算网站,这样的链接出现的原因可能仅仅是容的大学页面,上面有一个链接连向一个儿童用品。
页面维护人是个教授,他太太在那个卖儿童用品的公司工作。这种与主题无由于这样的大学获得很好的排名,但其实相应性并不高关、却有着极高PR值的链接,有可能使一部分网站链接关系,不过Hilltop算法就尝试矫正这种可能出现的疏漏。Hilltop算法一样是,它更关注来自主题相应页面的链接权重。在Hilltop算法中把这种主题相应页面称为专家文伟显然,针对不同主题或搜索词有不同的专家文件。
依据Hilltop算法,顾客搜索关键词后,Google先按正常排名算法找到一系列相应页面并排名,然后计算这些页面有多少来自专家文件的、与主题相应的链接,来自专家文件的链接越多,页面的排名分值越高。按Hilltop算法的更初构想,一个页面至少要有两个来自专家文件的链接,才能返回一定的Hilltop值,不然返回的Hilltop值将为零。
依据专家文件链接计算的分值被称为LocalRank.排名程序依据LocalRank值,对原本传统排名算法计算的排名做重新调整,给出更后排名,这便是前面讨论的搜索引擎排名阶段更后的过滤和调整流程
Hilltop算法更初写论文和申请专利时对专家文件的选择有不同描述。在更初的研究中,KrishnaBaharat把专家文件定义为包含特定主题信息,并且有比较多导出链接到第三方网站的页面,这有点类似于HITS算法中的枢纽页面。专家文件链接指向的页面与专家文件自身应该没有关联,这种关联指的是来自同一个主域名下的子域名,来自相同或相似IP地址的页面等,更常见的专家文件经常来自于学校、政府及行业组织网站。
在更初的Hilltop算法中,专家文件是预先挑选的,搜索引擎可以依据更常见的搜索词预先计算出一套专家文件,顾客搜索时,排名算法从事先计算的专家文件集合中选出与搜索词相应的专家文件子集,再从这样的子集中的链接计算LocalRank值。
不过在2001年所申请的专利中,KrishnaBaharat描述了另外一个挑选专家文件的法,专家文件并不预先选择,顾客搜索特定查询词后,搜索引擎按传统算法挑出一系列初始相应页面,这些页面便是专家文件,Hilltop算法在这样的页面集合中再次计算什么网页有来自于集合中其他页面的链接,赋予比较高的LocalRank值,由于传统算法获得的页面集合已经具备了相应性,这些页面再提供链接给某一个特定页面,这些链接的权重当然应该很高,这种挑选专家文件的方法是实时开展的。
通常认为Hilltop算法对2003年底的佛罗里达更新有重大决定,不过Hilltop算法能否真的已经被融入进Google排名算法中,没有人可以确定.Google从来没有承认,也没有否认自个的排名算法中能否使用了某项专利。不过从排名结果观察及招揽KrishnaBaharat至麾下等迹象看,Hilltop算法的思想获得了Google的极大重视。
Hilltop算法提示合肥SEO优化,建设外部链接时更应该关注主题相应的网站。更简单的方法是搜索某个关键词,现在排在前面的页面便是更好的链接来源,乃至可能一个来自竞争对手网站的链接成效是更好的。当然,获得这样子的链接难度更大。
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