elektronická verzia publikácie - FIIT STU - Slovenská technická ...

206 Štúdie vybraných tém programových a informačných systémov
Formálne je možné tento proces zapísat’ ako
M =(1− d) E n
+ dA (7.5)
kde d ∈ 〈0, 1〉 je tlmiaci faktor,
E
n
je matica pravdepodobností skoku na úplne náhodnú
stránku a A je matica pravdepodobností skoku na susedné stránky. Takáto úprava matice A
zaručuje, že výsledná matica M je ireducibilná a aperiodická.
Mocninovou metódou je pre takto upravenú maticu možné nájst’ stacionárne rozdelenie
r k , ktoré predstavuje ohodnotenie stránok (vrcholov) PageRank algoritmom.
r k = r k−1 M (7.6)
Zaujímavým rozšírením tohto algoritmu je výpočet tematického ohodnotenia stránky, pričom
jedna stránka môže obsahovat’ viac tém [9, 22]. Ukazuje sa, že takéto tematické rozdelenie
ohodnotenia stránky je možné využit’ na boj proti spamu a dosahuje lepšie výsledky pri
vyhl’adávaní. Iným prístupom je rozdelenie ohodnotenia stránky na viaceré logické bloky,
pre ktoré sa vypočíta čiastkové ohodnotenie [10].
7.2.3 HITS
HITS (angl. Hypertext Induced Topic Selection) taktiež patrí medzi najznámejšíe algoritmy a je
pôvodne určený na zistovanie autority stránok na webe [11, 12]. Vychádza z predpokladu,
že stránky je možné ohodnotit’ dvoma hodnotami. Prvá z nich označuje mieru autority
(angl. authority) a druhá mieru rozcestnosti (angl. hubness). Tieto dve hodnoty sú zadefinované
rekurzívnym vzt’ahom vychádzajúc z predpokladu, že na kvalitné autority odkazujú
kvalitné rozcestníky a kvalitné rozcestníky odkazujú na kvalitné autority.
Nech A je incidenčná matica grafu odkazov medzi stránkami, potom pre vektor ohodnotenia
autorít a a vektor ohodnotenia rozcestnosti h musí platit’
a = A T h (7.7)
h = Aa (7.8)
Výpočet týchto hodnôt je možný pomocou mocninovej metódy hl’adania vlastného vektora
matice po úprave vzorcov 7.7 a 7.8 na
pričom a 0 = h 0 =(1, 1,...,1).
a k = a k−1 A T A (7.9)
h k = h k−1 AA T (7.10)
7.2.4 Šírenie aktivácie
Šírenie aktivácie (angl. spreading activation) je jednoduchý rekurzívny algoritmus inšpirovaný
teoretickým modelom správania sa sémantickej pamäte človeka [18].
Na začiatku algoritmu šírenia aktivácie je aktivovaný jeden vrchol grafu energiou e.
Táto energia sa šíri cez hrany vystupujúce z tohto vrchola do susedných vrcholov, pričom