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区块链的无余之处 区块链的5大缺陷有哪些 (区块链的无余量是什么)

SEO技术 2025-01-06 22

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区块链的5大缺陷有哪些,区块链的无余之处

区块链在股权融资中的好处和缺陷

区块链的缺陷

区块链的无余之处 区块链的5大缺陷有哪些 (区块链的无余量是什么)

1.无隐衷性

区块链是散布式,在私有链上,等于每团体手上都有一份完整账本,并且由于区块链计算余额、验证买卖有效性等等都要求追溯每一笔账,因此买卖数据都是地下透明的,假设我知道某团体的账户,我就能知道他的一切财产和每一笔买卖,没有隐衷可言。

2.监管

区块链的去中心、自治化的特点淡化了国度监管的概念。

但是一切的翻新,都要求合乎监管的要求。

区块链的监管,在某种程序上是促成区块链的商业运行,更好的提供合规性包全。

另一方面监管部门对这项新技术的法律和制度建设上存在滞后,也或许会毁掉区块链,要求掌握好尺度。

3.安保性疑问

区块链技术一大特点就是无法逆、无法伪造,但前提是私钥是安保的。

私钥是用户生成并保管的,没有第三方介入。

私钥一旦失落,便无法对账户的资产做任何操作。

随着量子计算机等新计算技术的开展,未来非对称加密算法具备必定的破解或许性,这也是区块链技术面临的潜在安保要挟。

4.数据确认的提前性

区块链的买卖是存在提前性的,拿比特币举例,以后发生的买卖的有效性受网络传输影响,由于要被网络上大少数节点得悉这笔买卖,还要等到下一个记账周期(比特币控制在10分钟左右),也就是要被大少数节点认可这笔买卖。

还受一个小概率事情影响,就是当网络上同时有2个或以上节点竞争到记账权势,那么在网络中就会发生2个或以上的区块链分支,这时刻究竟那个分支记载的数据是有效的,则要再等下一个记账周期,最终由最长的区块链分支来选择。

因此区块链的买卖数据是有提前性的。

区块链的好处

1.群体保养

系统是开明的,除了买卖各方的私有消息被加密外,系统是由其中一切具备保养配置的节点独特保养的,任何人都可以经过地下的接口查问区块链数据和开发相关运行,因此整个系统消息高度透明。

2.去中心化

区块链存储数据时经常使用的是平等网络技术,经常使用散布式核算和存储,不存在中心化的配件或治理机构。

一切节点的权益和任务都相等,因此任一节点中止上班都会不影响系统全体的运作。

3.毋庸信赖系统

由于节点之间的替换遵照固定的算法,介入人不要求对任何人信赖,随着介入节点参与,系统的安保性反而参与。

因此买卖对手毋庸经过地下身份的方式让对方自己发生信赖,对信誉的累积十分有协助。

4.消息无法窜改

一旦消息经过验证并参与至区块链,就会终身的存储起来。

生成一套依照期间先后顺序记载的、无法窜改的、可信赖的数据库,从而可以限制相关不法行为。

因此区块链的数据稳固性和牢靠性极高。

区块链的无法窜改和撤销既是好处也是缺陷,在区块链里没有悔恨药,你对区块链的数据变化简直无能为力,关键体如今:假设转账地址填错,会直接形成终身损失且无法撤销;假设失落密钥也一样会形成终身损失无法拯救。

而理想中假设你银行卡丢了或许明码遗记了,还能到银行营业点处置,你的钱还在。

区块链目前用到哪些共识机制?它们各自的优缺陷和适用范围是什么

目前关键有四大类共识机制:Pow、Pos、DPos、Pool

1、Pow上班量证实,就是大家相熟的挖矿,经过与或运算,计算出一个满足规定的随机数,即取得本次记账权,收回本轮要求记载的数据,全网其它节点验证后一同存储;

好处:齐全去中心化,节点自在进出;

缺陷:目前bitcoin曾经吸引环球大部分的算力,其它再用Pow共识机制的区块链运行很难取得相反的算力来保证自身的安保;挖矿形成少量的资源糜费;共识达成的周期较长,不适宜商业运行

2、Pos权益证实,Pow的一种更新共识机制;依据每个节点所占代币的比例和期间;等比例的降落挖矿难度,从而放慢找随机数的速度。

好处:在必定水平上缩短了共识达成的期间

缺陷:还是要求挖矿,实质上没有处置商业运行的痛点

3、DPos股份授权证实机制,相似于董事会投票,持币者投出必定数量的节点,代理他们启动验证和记账。

好处:大幅增加介入验证和记账节点的数量,可以到达秒级的共识验证

缺陷:整个共识机制还是依赖于代币,很多商业运行是不要求代币存在的

4、Pool验证池,基于传统的散布式分歧性技术,加上数据验证机制;是目前行业链大范围在经常使用的共识机制

好处:不要求代币也可以上班,在成熟的散布式分歧性算法(Pasox、Raft)基础上,成功秒级共识验证;

缺陷:去中心化水平不如bictoin;更适宜多方介入的多中心商业形式

在经常使用共识机制,保证数据分歧性时的渺小好处(共识机制则是Ripple首先提出的,数据正确性优先的网络买卖同步机制,在共识网络中,无论软件代码怎样变化,无法取得共识就无法进入网络,更不要提分叉了)。

PS:稍微自黑下,虽然共识机制相对能确保任何时刻都不会产僵硬分叉。

但是,这种机制的缺陷也比拟显著,那就是要取得与其余节点的共识,显著要比以后Bitcoin网络漫长的多。

极端状况下,在Ripple共识机制网络中掉线的结果也是很恐惧的。

有或许你家停电一天,第二天整个系统就再也无法与其它Rippled节点取得共识了(共识机制理想上要求超越80%的节点抵赖了你的数据,你的提交才会被其它节点接受,否则就会被排它的拒绝衔接),甚至只能清空自己所有500多GB数据从新同步能力连上其它Ripple节点。

所以目前来说,现有的Rippled端并不适宜民用(商用的话影响就比拟小,比如RL自己的Rippled节点托管在亚马逊云数据中心,长期间无照应是可以高额索赔的,而且那种中央除了大型灾祸简直不会断),这也是RL不时想改良的方面之一。

浅谈区块链的几大运行,哪些会是坑

区块链能做什么?区块链(BlockChain)这个随同着比特币降生的平凡技术,目前在金融畛域运行能大幅降落买卖老本,提高效率,这足以令华尔街兴奋不已。

但是这仅仅是冰山一角,其潜在运行前景十分宽泛,未来将推翻咱们生存的方方面面。

互联网是一种消息网络,外面流淌着0和1,区块链是一种价值网络,起到的作用是价值的传递,而不同于互联网做数据传递。

说到价值传递,有一个十分方便的场景,例如支付,我手上有100元钱,我想转到群里,可以经过微信红包或许微信转账的方式,在这个买卖环节中,要求第三方的介入,而区块链的传递方式是点对点的传递,并不要求任何一个两边节点,这是区块链和咱们现有架构十分大的一个区别。

说到支付的点对点,很多人会想到比特币,由于大少数人是从比特币知道区块链的,区块链和比特币又有什么区别呢?

区块链是比特币面前的技术;区块链是一种基础的技术架构,经过一个特定的数据结构和共识算法,设计成功了一个多方介入的自治系统。

特定的数据结构其实就是区块链这个名字自身,也就是他的数据是放在一块一块的数据区块外面,而后这个数据区块用一个链条启动衔接和成功。

“共识算法”是区块链里十分关键的概念,没有共时算法,也就没有区块链这个意义的存在。

布比区块链简介

布比区块链自成立以来不时专一于区块链技术与产品的研发与翻新,领有多项外围技术,并在多个方面取得了实质性的翻新,构成多项外围技术成绩,例如:可数学证实的散布式共识技术、极速的大规模账本存取技术、支持业务外形裁减的多链总账技术、异构区块链间的互联技术等。

4月25日,“格格积分”将积分系统引入区块链概念,多方联结开明,积散发行及兑换,促成积分流通。

各协作机构可独特介入买卖验证、账本存储、实时结算;企业积散发行方的第三方支付平台,使积分进出更灵敏。

布比开发了自有的区块链基础服务平台,已在股权、供应链、积分、信誉等畛域展开运行。

布比不时努力于以去(多)中心信赖为外围,构建开明式价值流通网络,让数字资产自在流动起来。

讲到这里,咱们再来剖析一下区块链和比特币的区别是什么?

1.实质区别。

比特币关于这个环球来说,它是一个基于明码学的数字货币,而区块链咱们刚才说过,它是一种价值传递的协定,这两者是有实质区别的,由于一个是数字货币,一个是价值传递的协定。

2.算法。

比特币的共识算法是基于一个被称为上班量证实,POW的上班算法,区块链有很多不同的共识算法,既可以用比特币POW算法又可以用POS算法,也可以用DPS算法。

3.买卖速度。

比特币每秒钟的买卖最大只能有七笔每秒。

请留意,大家请留意这里说的是最大而不是平均,由于这是一个十分严厉的一个定义,关于区块链来说,其实每秒的买卖次数可以到达上万次或许更多,所以这也是区块链和比特币的一个关键区别。

由于很多人会混杂说,区块链这个买卖的速度七笔每秒,这是不对的,这是比特币的一个限制,区块链依据它不同的共识算法以及链接方式,可以到达十分高的买卖速度。

4.链接方式。

比特币是基于互联网的一个区块链,也就是说咱们把它称之为私有链,区块链可以有私有链的方式也可以有私有链或许联盟链的方式。

5.局限性。

倡导大家不要去碰跟区块链相关的一些数字货币。

理由是什么呢?比特币这样一个数字货币,它虽然有挺好的不同的特性,但是它并不合乎金融监管,也就是说这2100万枚比特币是在没有国度授权的状况下,没有国度信誉作为倍数的状况下被发行进去的。

而区块链也有一些局限性,虽然它只是一个协定,是一个技术,但是它还是处于萌芽阶段的一个新技术。

总结一下,区块链是一个比拟底层的协定,是一种技术的基础架构,在它之上有各种各样不同的共识算法。

假设说区块链是1的话,或许共识算法是10到20,但在它之上的运行或许会有一千或许两千,或许更多,也就是说比特币只是泛滥区块链运行当中的一种成功。

所以,比特币和区块链是不能同等的,比特币只是区块链的一个十分高级的成功。

区块链能做什么?区块链的疑问?在票据市场,基于区块链技术成功的数字票据能够成为更安保、更智能、更方便的票据外形。

借助区块链成功的点对点买卖能够打破票据中介的现有配置,成功票据价值传递的去中介化;数字票据系统的搭建和数据存储不要求中心主机,省去了中心运行和接入系统的开发老本,降落了传统形式下系统的保养和优化老本,增加了系统中心化带来的危险;基于区块链的消息无法窜改性,票据一旦成功买卖,将不会存在耍赖现象,从而防止“一票多卖”、打款背书不同步等行为,有效防范票据市场危险。

有价证券买卖市场也是区块链技术庸庸碌碌的畛域。

目前传统的证券买卖形式,具备买卖流程长、买卖效率低、综合老本高的缺陷,且存在强势中介和监管机构,金融消费者的权益往往得不到保证。

运行区块链技术,买卖双方能够经过智能合约直接成功配对,买卖口头的效率可大幅度优化,并经过散布式的数字化注销系统,智能成功结算和交割。

由于录入区块的数据无法撤销且能在短期间内被拷贝到每个数据块中,录入到区块链上的消息实践上发生了公示的效果,因此买卖的出现和一切权确实认不会发生争议。

区块链能做什么?区块链的疑问?虽然从目前来看还没有确立成熟的底层区块链技术平台打算,容量的可裁减性、隐衷包全、无法以净额结算、预先无法追索等技术难题也有待处置,大规模运行区块链技术还要重设IT架构和再造业务流程,但这些都只是技术层面的疑问。

而真正考验区块链技术在金融畛域植根并生长的是监管机构和金融机构本体,区块链外在的“去监管化”和“去中心化”特质会不会使得市场主体没有动力驱动技术翻新。

但由于区块链是基于数学算法的技术,买卖各方信赖相关的建设齐全不要求借助中介机构或威望中心,建设信赖相关的老本简直为零(在区块链金融基础设备和隶属基础设备建设的前提下),且区块链代码开源开明,无地区限制,网络格式散布式互联,为未来普惠金融和共享金融的建设及开展奠定了技术基础,为环球金融融合一致发明了物质条件。

单就从这一点来看,区块链技术必将在未来金融开展中确立外围肠位,并和金融相互依托、相反相成,并共赢未来。

区块链处置了什么疑问吗?

区块链最关键的是处置了中介信誉疑问。

在过去,两个互不意识和信赖的人要达成协作是难的,必定要依托第三方。

比如支付行为,在过去任何一种转账,必定要有银行或许支付宝这样的机构存在。

但是经过区块链技术,比特币是人类第一次性实如今没有任何中介机构介入的状况下,成功双方可以互信的转账行为。

这是区块链的严重打破。

(买卖区块链资产上“币汇买卖所”)

假设用一句话说明就是:去中心化。

区块链(BlockChain)是散布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型运行形式。

所谓共识机制是区块链系统中成功不同节点之间建设信赖、失掉权益的数学算法。

狭义来讲,区块链是一种依照期间顺序将数据区块以顺序相连的方式组分解的一种链式数据结构,并以明码学方式保证的无法窜改和无法伪造的散布式账本。

狭义来讲,区块链技术是应用块链式数据结构来验证与存储数据、应用散布式节点共识算法来生成和更新数据、应用明码学的方式保证数据传输和访问的安保、应用由智能化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的散布式基础架构与计算方式。

好处:

1)算法方便,容易成功;

2)节点间无需替换额外的消息即可达成共识;

3)破坏系统要求投入极大的老本。

缺陷:

1)糜费动力;

2)区块确实认期间难以缩短;

3)新的区块链必定找到一种不同的散列算法,否则就会面临比特币的算力攻打;

4)容易发生分叉,要求期待多个确认;

5)永远没有最终性,要求审核点机制来补偿最终性。

区块链几大共识机制及优缺陷

首先,没有一种共识机制是白璧无瑕的,各共识机制都有其优缺陷,有些共识机制是为处置一些特定的疑问而生。

(ProofofWork)上班量证实

一句话引见:干的越多,收的越多。

依赖机器启动数学运算来失掉记账权,资源消耗相比其余共识机制高、可监管性弱,同时每次达成共识要求全网独特介入运算,性能效率比拟低,容错性方面准许全网50%节点出错。

好处:

1)算法方便,容易成功;

2)节点间无需替换额外的消息即可达成共识;

3)破坏系统要求投入极大的老本;

缺陷:

1)糜费动力;

2)区块确实认期间难以缩短;

3)新的区块链必定找到一种不同的散列算法,否则就会面临比特币的算力攻打;

4)容易发生分叉,要求期待多个确认;

5)永远没有最终性,要求审核点机制来补偿最终性;

,权益证实

一句话引见:持有越多,取得越多。

关键思维是节点记账权的取得难度与节点持有的权益成正比,相关于PoW,必定水平增加了数学运算带来的资源消耗,性能也失掉了相应的优化,但依然是基于哈希运算竞争失掉记账权的方式,可监管性弱。

该共识机制容错性和PoW相反。

它是Pow的一种更新共识机制,依据每个节点所占代币的比例和期间,等比例的降落挖矿难度,从而放慢找随机数的速度

好处:在必定水平上缩短了共识达成的期间;不再要求少量消耗动力挖矿。

缺陷:还是要求挖矿,实质上没有处置商业运行的痛点;一切确实认都只是一个概率上的表白,而不是一个确定性的事情,实践上有或许存在其余攻打影响。

例如,以太坊的DAO攻打事情景成以太坊硬分叉,而ETC由此事情出现,理想上证实了此次硬分叉的失败。

DPOS与POS原理相反,只是选了一些“人大代表”。

BitShares社区首先提出了DPoS机制。

与PoS的关键区别在于节点选举若干代理人,由代理人验证和记账。

其合规监管、性能、资源消耗和容错性与PoS相似。

相似于董事会投票,持币者投出必定数量的节点,代理他们启动验证和记账。

DPoS的上班原理为:

去中心化示意每个股东按其持股比例领有影响力,51%股东投票的结果将是无法逆且有解放力的。

其应战是经过及时而高效的方法到达51%同意。

为到达这个指标,每个股东可以将其投票权授予一名代表。

获票数最多的前100位代表按既定期间表轮番发生区块。

每名代表调配到一个期间段来消费区块。

一切的代表将收到同等于一个平均水平的区块所含买卖费的10%作为报酬。

假设一个平均水平的区块含有100股作为买卖费,一名代表将取得1股作为报酬。

网络提前有或许使某些代表没能及时广播他们的区块,而这将造成区块链分叉。

但是,这不太或许出现,由于制作区块的代表可以与制作前后区块的代表建设直接衔接。

建设这种与你之后的代表(兴许也包括其后的那名代表)的直接衔接是为了确保你能失掉报酬。

该形式可以每30秒发生一个新区块,并且在反常的网络条件下区块链分叉的或许性极端小,即使出现也可以在几分钟内失掉处置。

成为代表:

成为一名代表,你必定在网络上注册你的公钥,而后调配到一个32位的特有标识符。

而后该标识符会被每笔买卖数据的“头部”援用。

授权选票:

每个钱包有一个参数设置窗口,在该窗口里用户可以选用一个或更多的代表,并将其分级。

一经设定,用户所做的每笔买卖将把选票从“输入代表”转移至“输入代表”。

普通状况下,用户不会创立特意以投票为目的的买卖,由于那将消耗他们一笔买卖费。

但在紧急状况下,某些用户或许感觉经过支付费用这一更踊跃的方式来扭转他们的投票是值得的。

坚持代表老实:

每个钱包将显示一个形态批示器,让用户知道他们的代表表现如何。

假设他们错过了太多的区块,那么系统将会介绍用户去换一个新的代表。

假设任何代表被发现签发了一个有效的区块,那么一切规范钱包将在每个钱包启动更多买卖前要求选出一个新代表。

抵制攻打:

在抵制攻打上,由于前100名代表所取得的权势权是相反的,每名代表都有一份相等的投票权。

因此,无法经过取得超越1%的选票而将权势集中到一个繁多代表上。

由于只要100名代表,可以构想一个攻打者对每名轮到消费区块的代表依次启动拒绝服务攻打。

幸运的是,由于理想上每名代表的标识是其公钥而非IP地址,这种特定攻打的要挟很容易被减轻。

这将使确定DDOS攻打指标更为艰巨。

而代表之间的潜在直接衔接,将使障碍他们消费区块变得更为艰巨。

好处:大幅增加介入验证和记账节点的数量,可以到达秒级的共识验证。

缺陷:整个共识机制还是依赖于代币,很多商业运行是不要求代币存在的。

:PracticalByzantineFaultTolerance,适用拜占庭容错

引见:在保证活性和安保性(livenesssafety)的前提下提供了(n-1)/3的容错性。

在散布式计算上,不同的计算机透过讯息替换,尝试达成共识;但有时刻,系统上协调计算机(Coordinator/Commander)或成员计算机(Member/Lieutanent)或许因系统失误并替换错的讯息,造成影响最终的系统分歧性。

拜占庭将军疑问就依据失误计算机的数量,寻觅或许的处置方法,这无法找到一个相对的答案,但只可以用来验证一个机制的有效水平。

而拜占庭疑问的或许处置方法为:

在N≥3F+1的状况下分歧性是或许处置。

其中,N为计算机总数,F为有疑问计算机总数。

消息在计算机间相互替换后,各计算机列出一切失掉的消息,以大少数的结果作为处置方法。

1)系统运行可以脱离币的存在,pbft算法共识各节点由业务的介入方或许监管方组成,安保性与稳固性由业务相关方保证。

2)共识的时延大概在2~5秒钟,基本到达商用实时处置的要求。

3)共识效率高,可满足高频买卖量的需求。

缺陷:

1)当有1/3或以上记账人中止上班后,系统将无法提供服务;

2)当有1/3或以上记账人联结作恶,且其它一切的记账人被恰恰宰割为两个网络孤岛时,恶意记账人可以使系统出现分叉,但是会留下明码学证据

上方说两个国产的吧~

:delegatedBFT授权拜占庭容错算法

引见:小蚁驳回的dBFT机制,是由权益来选出记账人,而后记账人之间经过拜占庭容错算法来达成共识。

此算法在PBFT基础上启动了以下改良:

将C/S架构的恳求照应形式,改良为适宜P2P网络的平等节点形式;

将静态的共识介入节点改良为可灵活进入、分开的灵活共识介入节点;

为共识介入节点的发生设计了一套基于持有权益比例的投票机制,经过投票选择共识介入节点(记账节点);

在区块链中引入数字证书,处置了投票中对记账节点实在身份的认证疑问。

好处:

1)专业化的记账人;

2)可以容忍任何类型的失误;

3)记账由多人协同成功,每一个区块都有最终性,不会分叉;

4)算法的牢靠性有严厉的数学证实;

缺陷:

1)当有1/3或以上记账人中止上班后,系统将无法提供服务;

2)当有1/3或以上记账人联结作恶,且其它一切的记账人被恰恰宰割为两个网络孤岛时,恶意记账人可以使系统出现分叉,但是会留下明码学证据;

以上总结来说,dBFT机制最外围的一点,就是最大限制地确保系统的最终性,使区块链能够适用于真正的金融运行场景。

验证池

基于传统的散布式分歧性技术,加上数据验证机制。

好处:不要求代币也可以上班,在成熟的散布式分歧性算法(Pasox、Raft)基础上,成功秒级共识验证。

缺陷:去中心化水平不如bictoin;更适宜多方介入的多中心商业形式。

区块链所面临的疑问?

保养老本十分高:

传统的中心化数据库只要要写入一次性,而区块链要求被写入不可胜数次;传统的中心化数据库只要要测验一次性数据,区块链要求对数据启动不可胜数次测验;传统的中心化数据库只要要传输一次性数据就可以贮存,区块链要求将数据传输不可胜数次。

处罚结构很难设计:

如何确保处罚与网络指标分歧?为什么节点会保管或更新数据?当两段数据抵触时,是什么使它们选用一段数据而不是另一段数据?这些疑问都都还有待探求、解答,区块链不只要求在开局时坚持分歧,还要求在未来的一切期间节点上坚持分歧。

一切的更新都是自发的:

区块链最关键的一点在于它不是在单个实体的控制之下,无法能强迫更新。

一切的更新都必定向后兼容。

这显然是相当艰巨的,尤其是假设你想要参与新特性,以及从测试的角度思考时会愈加艰巨。

软件的每个版本都为测试矩阵参与了很多内容,并延伸了颁布期间。

裁减很艰巨

裁减的艰巨水平至少比传统的中心化系统高出几个量级。

雷同的数据必定存在于成千盈百个中央,而不是在一个繁多的中央。

传输、验证和存储的老本是渺小的,由于必定用支付数据库中的每一个独立节点的老本,来替代传统的中心化数据库中只支付一次性的老本。

以上一切造成区块链至今没有杀手级的运行(比特币除外)

征引自:为什么说区块链没那么方便

如何了解网页剖析算法

网页剖析算法可以演绎为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。

1 基于网络拓扑的剖析算法基于网页之间的链接,经过已知的网页或数据,来对与其有直接或直接链接相关的对象(可以是网页或网站等)作出评价的算法。

又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。

1.1 网页(Webpage)粒度的剖析算法PageRank和HITS算法是最经常出现的链接剖析算法,两者都是经过对网页间链接度的递归和规范化计算,失掉每个网页的关键度评价。

PageRank算法虽然思考了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在,但疏忽了绝大少数用户访问时带有目的性,即网页和链接与查问主题的相关性。

针对这个疑问,HITS算法提出了两个关键的概念:威望型网页(authority)和中心型网页(hub)。

基于链接的抓取的疑问是相关页面主题团之间的隧道现象,即很多在抓取门路上偏离主题的网页也指向指标网页,部分评价战略终止了在以后门路上的抓取行为。

文献提出了一种基于反向链接(BackLink)的分层式高低文模型(Context Model),用于形容指向指标网页必定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为指标网页,将网页依据指向指标网页的物理跳数启动档次划分,从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。

1.2 网站粒度的剖析算法网站粒度的资源发现和治理战略也比网页粒度的更方便有效。

网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。

SiteRank的计算方法与PageRank相似,但是要求对网站之间的链接作必定水平形象,并在必定的模型下计算链接的权重。

网站划分状况分为按域名划分和按IP地址划分两种。

文献探讨了在散布式状况下,经过对同一个域名下不同主机、主机的IP地址启动站点划分,结构站点图,应用相似PageRank的方法评价SiteRank。

同时,依据不同文件在各个站点上的散布状况,结构文档图,结合SiteRank散布式计算失掉DocRank。

文献证实,应用散布式的SiteRank计算,不只大大降落了单机站点的算法代价,而且克制了独自站点对整个网络笼罩率有限的缺陷。

附带的一个好处是,经常出现PageRank 造假难以对SiteRank启动诈骗。

1.3 网页块粒度的剖析算法在一个页面中,往往含有多个指向其余页面的链接,这些链接中只要一部分是指向主题相关网页的,或依据网页的链接锚文本标明其具备较高关键性。

但是,在PageRank和HITS算法中,没有对这些链接作区分,因此经常给网页剖析带来广告等噪声链接的搅扰。

在网页块级别(Blocklevel)启动链接剖析的算法的基本思维是经过VIPS网页宰割算法将网页分为不同的网页块(page block),而后对这些网页块建设pagetoblock和blocktopage的链接矩阵,区分记为Z和X。

于是,在pagetopage图上的网页块级别的PageRank为Wp=X×Z;在blocktoblock图上的BlockRank为Wb=Z×X。

曾经有人成功了块级别的PageRank和HITS算法,并经过试验证实,效率和准确率都比传统的对应算法要好。

2 基于网页内容的网页剖析算法基于网页内容的剖析算法指的是应用网页内容(文本、数据等资源)特色启动的网页评价。

网页的内容从原来的以超文本为主,开展到起初灵活页面(或称为hidden web)数据为主,后者的数据量约为直接可见页面数据(PIW,publiclyIndexable Web)的400~500倍。

另一方面,多媒体数据、Web Service等各种网络资源方式也日益丰盛。

因此,基于网页内容的剖析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法,开展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据开掘、语义了解等多种方法的综合运行。

本节依据网页数据方式的不同,将基于网页内容的剖析算法,演绎以下三类:第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很方便的网页;第二种针对从结构化的数据源(如RDBMS)灵活生成的页面,其数据不能直接批量访问;第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间,具备较好的结构,显示遵照必定形式或格调,且可以直接访问。

2.1 基于文本的网页剖析算法1) 纯文本分类与聚类算法很大水平上借用了文本检索的技术。

文本剖析算法可以极速有效的对网页启动分类和聚类,但是由于疏忽了网页间和网页外部的结构消息,很少独自经常使用。

2) 超文本分类和聚类算法

搜查引擎中网页排序算法最有效的是哪一种

2.1 基于词频统计与TF/IDF算法的搜查引擎搜查引擎最前期的排序技术关键基于关键词在文档中的频率统计。

这种技术源起于对页面内容剖析的基础了解,即关键词在文档中出现的次数越多,其关键性或许越高。

但是,这种方法存在一个疑问,即关于罕用词汇而言,其在少量文档中的高频率或许会降落其对相关性判别的价值。

TF/IDF(词频-逆文档频率)算法便是为了处置这一疑问而降生的,它经过平衡词频和逆文档频率来提高关键词的相关性判别的准确性。

1)词频统计词频统计关注的是查问关键词在文档中的出现次数。

但是,仅凭词频无法准确反映关键词的关键性。

例如,the 是一个出现频率十分高的词,但在判别文档与查问的相关性时,它的实践价值很小。

2)TF/IDF算法TF(Term Frequency):词频,即查问关键词在文档中的出现次数除以文档的总词数。

IDF(Inverse Document Frequency):逆文档频率,表现了一个词关于一切文档的关键性。

假设一个词在一切文档中都频繁出现,则其IDF值会比拟低,象征着它在任何繁多文档中的关键性都不高。

TF/IDF结合了词频和逆文档频率,用以计算关键词的关键性。

2.2 基于链接剖析排序的第二代搜查引擎链接剖析排序算法自创了文献引文索引的原理,即被援用的次数越多,或被越威望的文档援用,一个文档的价值就越大。

在网页排序中,这象征着被其余网页链接次数越多,或被越威望的网页链接,一个网页的价值就越高。

1)PageRank算法PageRank是由Sergey Brin和Larry Page提出的,是Google搜查引擎的外围排序算法。

PageRank算法经过权衡页面被链接的次数和品质来评价页面的关键性。

但是,该算法关于新页面较为不利,由于新页面往往缺乏足够的入链,其PageRank值因此较低。

此外,PageRank算法疏忽了页面内容的主题相关性,或许造成一些与查问不相关的页面取得较高的排序位置。

2)Topic-Sensitive PageRank算法Topic-Sensitive PageRank算法(TSPR)由Taher Haveliwala提出,旨在处置PageRank算法中的“主题漂流”疑问,即某些页面在特定畛域内或许十分关键,但在其余畛域则不然。

TSPR算法经过思考页面链接的主题相关性来改善排序效果。

3)HillTop算法HillTop算法由Google工程师Bharat提出,是一种思考页面主题相关性的链接剖析算法。

它关键关注那些指向高品质页面的非隶属专家页面数量和相关性,以此来对指标页面启动排序。

HillTop算法克制了PageRank的查问有关性缺陷,但在线实时计算的压力较大,且对专家页面的依赖或许造成了必定的局限性。

4)HITS算法HITS算法由Kleinberg提出,经过将网页分为威望页面(Authority)和目录页面(Hub)两类来排序。

威望页面与查问关键词组合最相近,而目录页面则关键蕴含指向威望页面的链接。

HITS算法在某些状况下或许发生主题泛化疑问,且计算代价较高,难以实理想时计算。

2.3 基于智能化排序的第三代搜查引擎随着搜查引擎技术的开展,排序算法在优化用户搜查体验方面施展着越来越关键的作用。

但是,第二代搜查引擎在相关性和搜查结果繁多性方面存在无余,这促使基于智能化排序的第三代搜查引擎的出现。

1)相关性疑问在搜查引擎中,相关性是指查问词与搜查结果页面的相关水平。

由于言语的复杂性,仅凭链接剖析和页面外表特色来判别相关性是不够的。

例如,在检索“稻瘟病”时,一个引见水稻病虫害的页面即使没有出现“稻瘟病”这个词,也应该被检索到。

因此,提高相关性剖析的准确性,可以更有效地服务于用户,并有助于处置搜查引擎舞弊疑问。

2)搜查结果的繁多化疑问传统搜查引擎在搜查同一词时往往为一切用户前往相反的结果,这并不满足不同用户的需求。

例如,普通农民和农业专家对“稻瘟病”的搜查结果需求是不同的。

提供共性化服务,如经过Web数据开掘建设用户模型,可以成功智能搜查,更好地满足用户的多样化需求。

网站结构的搜查引擎提升蕴含哪6大类目的 (常见网站结构)
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