鏈接分析

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　　鏈接分析，源於對Web結構中超鏈接的多維分析。當前其應用主要體現在網路信息檢索、網路計量學、數據挖掘、Web結構建模等方面。作為Google的核心技術之一，鏈接分析演算法應用已經顯現出巨人的商業價值。

　　1.反向鏈接數目.顯然,數目越大,投票越多,對排名越有利.l反向鏈接頁面本身的重要性.並不是所有鏈接都有相同的投票能力,高權重網頁的鏈接對排名影響更大.質量比數目更重要.l反向鏈接增加的速度.增加速度過快,可能引起作弊嫌疑,或進進沙盒.

　　2.反向鏈接所在網站的內容主題.來自相關內容網站的鏈接對排名幫助更大.來自網路營銷培訓博客的鏈接對美食網站排名不會有什麼影響.

　　3.反向鏈接所在頁的內容是否相關.也不屬於內容的相關性.網路營銷培訓博客里也可能有談美食養顏的帖子,從這篇帖子來的鏈接對美食網站排名幫助更大一些.

　　4.反向鏈接的鏈接文字,也就是錨文字,是影響網頁排名的重要因素之一.

　　5.反向鏈接錨文本前後鄰近的文字.有時候鏈接文字沒有什麼意義,比如常見的點擊這裡,鏈接文字前後的文字可以幫助判定鏈接目標頁的內容.這裡所說的前後,指的是HTML代碼中的間隔,而不一定是頁面顯示出來的視覺間隔.

　　6.鏈接在頁面的位置.搜索引擎通過演算法可以辨別導航、廣告區、頁面底部版權聲明等區塊.

　　7.外部鏈接所在的功能變數名稱年齡.歷史越長的功能變數名稱越被信任,老功能變數名稱的鏈接也更被信任.

　　8.反向鏈接所在頁面內容是否曾經有變化?有什麼樣的變化?大部分資料性的網頁不會隨時變化內容.最多是增加更多資料.

　　9.外部鏈接是否有垃圾鏈接嫌疑?查看一些網站的外部鏈接,經常能發現盡大部分是來自論壇簽名、博客評論,缺少頁面正文或博客帖子里有意義的推薦鏈接,這盡對不是一個健康的鏈接構成.

　　10.鏈接點擊率.在搜索引擎能監測用戶行為時,鏈接的點擊率也說明鏈接的重要性及投票能力.用戶的觀感更說明題目,用戶點擊越多,說明對用戶幫助越大.

　　11.用戶點擊鏈接後在目標網站停留多長時間.同樣也是通過用戶行為方式判定網站質量,看到底是否對用戶有用.

　　1.指向網站鏈接“Inlink”又叫“入鏈”指的是一個網路信息資源(包括網頁、網站、域等)被其它網路信息資源鏈接的數量。網站的Inlink數目是評價網站影響力和價值的重要尺度。這是因為被廣泛鏈接的網站往往被看作網上的信息源，具有較大的影響和較高的權威性。由於它在一定程度上反映了網站被重視和利用的程度，所以常被作為網站質量和影響力評價的重要指標。

　　2.指向外部的鏈接“Outlink”又叫“出鏈”指網站中指向自身以外的其他網路資源的鏈接的數量。對同一網路信息資源而言，Outlink與Inlink是方向相反的鏈接。0utlink將獨立的系統聯繫起來，最終構成互聯網這個龐大而複雜的體系。有研究者認為，0utlink可以在自動識別網路信息資源的功能、揭示網路信息資源的專業特征、反映網路信息資源的開放程度、測定核心網路信息資源、探索網路信息分佈的空間結構等方面起到作用。

　　3.自鏈接“Self—link”指的是來源於網站內部指向自身的鏈接。自鏈的作用是將特定網路信息資源內部各獨立的元素組織成具有層次和內在邏輯關係的整體。從鏈接的性質和作用來說，指向自身的鏈接一般屬於結構性鏈接，並不能反映網站被利用的情況和影響力。因此，我們在研究中只考慮網站外部站點所鏈接的次數。

　　4.鏈接密度(LinkDensitv)是度量網站內鏈接出現頻率的指標，單位為“bytes／1ink”。以網站中鏈接的絕對數作為評價網站的指標，容易因網站規模的差異而產生偏差，鏈接密度這個相對性指標則在一定程度上剋服了這一問題。鏈接密度的值越大，表示網站中鏈接出現的頻率越低，分佈越稀疏；反之，值越小，表示網站中鏈接出現的頻率越高，分佈越密集。

　　5.網路影響因數(Webimpactfactor))。網路影響因數是指網路空間中所有指向某網站的鏈接總數除以該網站內的所有頁面總數，網站網路影響因數的計算公式為：網路影響因數=(鏈人數+自鏈數)／網站的頁面文件數。網路影響因數還可以分為外部網路影響因數(某個網站被其他網站所鏈接的網頁數目除以該網站的所有網頁數)和內部網路影響因數(某個網站被其自身所鏈接的網頁數目除以該網站的所有網頁數)。一般說來，網路影響因數的值越高則該網站的價值就越大。可以根據網路影響因數的大小並參考其它因素，選定某些網站為核心網站。其次網路影響因數對網路結構具有探索的功能。

　　除此之外，為了適應不同的評價的需要，這些指標還有一些變種，例如被鏈接網站數、頁面平均鏈接數、擴散繫數等等。所有的這些評價指標或者可以被直接測量，或者可以被間接地進行計算。