HillTop,是一项搜索引擎结果排序的专利,是Google的一个工程师Bharat在2001年获得的专利。HillTop算法的指导思想和PageRank是一致的,即都通过反向链接的数量和质量来确定搜索结果的排序权重。

但HillTop认为只计算来自具有相同主题的相关文档链接对于搜索者的价值会更大,即主题相关网页之间的链接对于权重计算的贡献比主题不相关的链接价值要更高。在1999-2000年,当这个算法被Bharat与其他Google开发人员开发出来的时候,他们称这种对主题有影响的文档为“专家”文档,而只有从这些专家文档页面到目标文档的链接决定了被链接网页“权重得分”的主要部分。

Hilltop算法的过程:首先计算查询主题最相关的“专家”资源列表;其次在选中的“专家”集中识别相关的链接,并追踪它们以识别相关的网页目标;然后将目标根据非关联的指向它们的“专家”数量和相关性排序。由此,目标网页的得分反映了关于查询主题的最中立的专家的集体观点。如果这样的专家池不存在,Hilltop不会给出结果。

从Hilltop算法过程可见,该算法包括两个主要的方面:寻找专家;目标排序。通过对搜索引擎抓取的网页进行预处理,找出专家页面。对于一个关键词的查询,首先在专家中查找,并排序返回结果。

权威页面是对于一个查询主题来说最好的专家指向的页面。专家也有可能在更宽泛的领域或其它领域的主题上也是专家。在专家页面中只有一部分链接与主题相关。因此,把查询主题的专家中相关的外向链接合并,以找到查询主题相关页面高度认可的页面。

从排名在前的匹配专家页面和相联系的匹配信息中选择专家页面中一个超链接的子集。尤其选择那些与所有的查询相关的链接。基于这些选中的链接找出一个它们的目标子集作为查询主题最相关的网页。这个目标子集包含至少被两个非亲属的专家页面链接到的网页。目标集根据指向它们的专家的综合成绩来排序。

Hilltop在应用中还存在一些不足。专家页面的搜索和确定对算法起关键作用,专家页面的质量决定了算法的准确性;而专家页面的质量和公平性在一定程度上难以保证。Hiltop忽略了大多数非专家页面的影响。在Hiltop的原型系统中,专家页面只占到整个页面的1.79%,不能全面代表整个互联网。

Hiltop算法在无法得到足够的专家页面子集时(少于两个专家页面),返回为空,即Hiltop适合于对查询排序进行求精,而不能覆盖。这意味着Hilltop可以与某个页面排序算法结合,提高精度,而不适合作为一个独立的页面排序算法。Hilltop中根据查询主题从专家页面集合中选取与主题相关的子集也是在线运行的,这与前面提到的HITS算法一样会影响查询响应时间。随着专家页面集合的增大,算法的可伸缩性存在不足之处。

HITS算法的优点在于它能更好地描述互联网的组织特点,由于它只是对互联网中的很小的一个子集进行分析,所以它需要的迭代次数更少,收敛速度更快,减少了时间复杂度。

HITS算法也存在如下缺点:中心网页之间的相互引用以增加其网页评价,当一个网站上的多篇网页指向一个相同的链接,或者一个网页指向另一个网站上的多个文件时会引起评分的不正常增加,这会导致易受“垃圾链接”的影响;网页中存在自动生成的链接;

主题漂移,在邻接图中经常包括一些和搜索主题无关的链接,如果这些链接自身也是中心网页或权威网页就会引起主题漂移:对于每个不同的查询算法都需要重新运行一次来获取结果。这使得它不可能用于实时系统,因为对于上千万次的并发查询这样的开销实在太大。

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