トラストランク

TrustRank は、リンク分析を行って有用なウェブページをスパムから分離し、検索エンジンがSERP (検索エンジン結果ページ) でページをランク付けするのに役立つアルゴリズムです。これは半自動プロセスであるため、適切に機能するには人間の支援が必要です。検索エンジンには、ウェブページの品質を測定する際に使用するさまざまなアルゴリズムとランキング要因があります。TrustRank はその 1 つです。

インターネットを手動で確認するのは非現実的で非常にコストがかかるため、この作業をより迅速かつ安価に実行できるように TrustRank が導入されました。これは、2004 年にスタンフォード大学の研究者 Zoltan Gyongyi と Hector Garcia-Molina、およびYahoo!の Jan Pedersenが論文「TrustRank による Web スパム対策」で初めて導入しました。^[1]現在、このアルゴリズムは Yahoo! や Google などの主要な Web 検索エンジンの一部となっています。^[2]

ウェブ検索エンジンが結果を返す際にウェブページの品質を判断する上で最も重要な要素の 1 つは、バックリンクです。検索エンジンは、SERP で特定のウェブページに順位を割り当てる際に、バックリンクの数と品質を考慮します。多くのウェブスパムページは、検索エンジンを誤認させることのみを目的として作成されています。主に商業目的で作成されるこれらのページは、検索エンジンの結果ページで本来よりも高いランキングを獲得するためにさまざまな手法を使用しています。人間の専門家は簡単にスパムを識別できますが、検索エンジンは人間の助けを借りずにそれを実行できるように日々改良されています。

ランキングを向上させる一般的な方法の 1 つは、複雑なリンクスキームを通じてドキュメントの認識される重要度を高めることです。Google のPageRankやその他の検索ランキングアルゴリズムは、このような操作の対象となっています。

TrustRank は、信頼性に基づいて Web をフィルタリングすることでスパム対策を講じます。この方法では、専門家が評価するシードページの小セットを選択します。信頼できるシードページが手動で特定されると、シードセットから外側に広がるクロールによって、同様に信頼性が高く信頼できるページが検索されます。ドキュメントとシードセット間の距離が長くなると、TrustRank の信頼性は低下します。

このロジックは逆の方向にも機能し、これはアンチトラストランクと呼ばれます。サイトがスパムリソースに近いほど、スパムである可能性が高くなります。^[3]

TrustRank 手法を提案した研究者たちは、スパム量の測定など、関連するトピックを評価することで研究をさらに改良し続けています。

参照

参考文献

^ Gyongyi, Zoltan; Garcia-Molina, Hector (2004). TrustRank による Web スパム対策(PDF) . 第 30 回 VLDB カンファレンスの議事録。トロント、カナダ。2022年5 月 26 日閲覧。
^ 7603350、Guha、Ramanathan、「米国特許: 7603350 - 信頼に基づく検索結果のランキング」、2009 年 10 月 13 日発行
^ Krishnan, Vijay; Raj, Rashmi. 「Anti-Trust Rank による Web スパム検出」(PDF)。スタンフォード大学。2015年1 月 11 日閲覧。

外部リンク

Z. Gyöngyi、H. Garcia-Molina、J. Pedersen: TrustRank による Web スパムとの闘い
リンクベースのスパム検出 Yahoo! が TrustRank を使用した特許出願

[1] Gyongyi, Zoltan; Garcia-Molina, Hector (2004). TrustRank による Web スパム対策(PDF) . 第 30 回 VLDB カンファレンスの議事録。トロント、カナダ。2022年5 月 26 日閲覧。

[2] 7603350、Guha、Ramanathan、「米国特許: 7603350 - 信頼に基づく検索結果のランキング」、2009 年 10 月 13 日発行

[3] Krishnan, Vijay; Raj, Rashmi. 「Anti-Trust Rank による Web スパム検出」(PDF)。スタンフォード大学。2015年1 月 11 日閲覧。