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

Sprístupňovanie informácií pomocou grafov 211
Odhalit’, ktorý odkaz je v kontexte danej stránky relevantný, je z algoritmického hl’adiska
netriviálny problém. Prvým priblížením je zavedenie tematického ohodnotenia stránok
[22], ktoré rozdel’uje výsledné ohodnotenie stránky na viaceré zložky – témy. Zdá sa,
že takéto rozdelenie má navyše úplne racionálny základ, pretože autorita v jednej téme by
nemala mat’ rovnako vel’ký vplyv v téme úplne inej. Pridanou hodnotou tohto tematického
rozdelenia ohodnotenia je zvýšenie obrany voči odkazovému spamu. Umelo vkladané odkazy
väčšinou nesúvisia priamo s témou stránky, na ktorej parazitujú, čím je váha odkazu
znižovaná a následne aj tematické ohodnotenie irelevantnej stránky.
7.3.4 Zneužitel’nost’ ako oslabenie predpokladu
Vo všeobecnosti je možné útok na ohodnocovacie algoritmy chápat’ ako snahu o zneužitie
predpokladu, z ktorého algoritmus vychádza.
Napríklad HITS predpokladá, že na kvalitné autority odkazujú kvalitné rozcestníky
a kvalitné rozcestníky odkazujú na kvalitné autority. Vytvorením umelého rozcestníka, ktorý
odkazuje na nekvalitnú (irelevantnú) stránku, je umelo oslabovaný predpoklad algoritmu.
Oslabenie predpokladu má za následok oslabenie dôsledku. V tomto prípade kvalitu ohodnotenia
autoritatívnosti a rozcestnosti stránok.
Podobne aj PageRank predpokladá, že čím viac stránok odkazuje na jednu stránku, tým
je táto stránka populárnejšia. Odkazová farma umelo zvyšuje počet odkazov na stránky, čím
oslabuje predpoklad, že viac odkazov znamená väčšiu popularitu. Dôsledkom je oslabenie
kvality ohodnotenia popularity.
Tematický PageRank obsahuje predpoklad, že tematická popularita stránky sa zvyšuje
spočtom odkazov rovnako tematicky orientovaných stránok. Novou formou útoku by mohla
byt’ snaha o oslabenie tohto predpokladu, napríklad vytvorením tematicky rovnakých stránok
a odkazovaním na tematicky irelevantnú stránku.
Použitá literatúra
[1] Aswath, D., Ahmed, S.T., D’cunha, J., Davulcu, H.: Boosting Item Keyword Search with
Spreading Activation. In: WI ’05: Proceedings of the 2005 IEEE/WIC/ACM International
Conference on Web Intelligence, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society, 2005, pp.
704–707.
[2] Becchetti, L., Castillo, C., Donato, D., Leonardi, S., Baeza-Yates, R.: Link-based characterization
and detection of web spam, 2006.
[3] Berger, H., Dittenbach, M., Merkl, D.: Activation on the Move: Querying Tourism Information
via Spreading Activation. In: DEXA, 2003, pp. 474–483.
[4] Crestani, F.: Application of Spreading Activation Techniques in Information Retrieval.
Artif. Intell. Rev., 1997, vol. 11, no. 6, pp. 453–482.
[5] Crestani, F., Lee, P.L.: WebSCSA: Web Search by Constrained Spreading Activation. In:
ADL ’99: Proceedings of the IEEE Forum on Research and Technology Advances in Digital
Libraries, IEEE Computer Society, 1999, p. 163.
[6] Crestani, F., Lee, P.L.: Searching the Web by constrained spreading activation. Inf.
Process. Manage., 2000, vol. 36, no. 4, pp. 585–605.