HITS算法
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HITS算法（Hypertext-Induced Topic Selection），也称为Hubs and Authorities algorithm，是一种用来计算图中节点相对重要性的算法。它是Larry Page and Sergey Brin 在1998年首次提出，以提高他们搜索引擎Google的网页检索准确性。HITS算法通过分析不同节点间的连接关系来鉴定节点的重要性分数：一个节点被称为网页中一个著名的Authority（权威性节点），另一个节点被称为Hub（节点中心性）。
算法的步骤如下：
1. 初始化每个节点的Authority score和Hub score为1。
2. 计算每个节点都有谁链接它，这些链接它的节点就是它的**Incoming Linker**；计算它指向哪些节点，这些节点称为它的**Outgoing Linker**。
3. 计算每个节点的新Authority score：节点的新Authority score等于它收到的来自上一次迭代计算的Incoming Linker的Hub score之和。
4. 计算每个节点的新Hub score：节点的新Hub Score等于它收到的来自上一次迭代计算的Outgoing Linker的Authority score之和。
5. 重复执行上述步骤，直至Authority score和Hub score不再改变为止。
最终每个节点的Authority score和Hub score就是它的重要性分值。节点的Authority score可以反映它在整个网站中的权威性，Hub score来反映它在整个网站中的中心性。
Public @ 2023-02-27 07:00:01 整理自网络ChatGPT产生之内容，文本内容不具备参考意义，程序内容有且仅有借鉴意义。
