HITS算法
HITS算法（Hypertext-Induced Topic Selection），也稱為Hubs and Authorities algorithm，是一種用來計算圖中節(jié)點相對重要性的算法。它是Larry Page and Sergey Brin 在1998年首次提出，以提高他們搜索引擎Google的網(wǎng)頁檢索準(zhǔn)確性。HITS算法通過分析不同節(jié)點間的連接關(guān)系來鑒定節(jié)點的重要性分?jǐn)?shù)：一個節(jié)點被稱為網(wǎng)頁中一個著名的Authority（權(quán)威性節(jié)點），另一個節(jié)點被稱為Hub（節(jié)點中心性）。 算法的步驟如下： 1. 初始化每個節(jié)點的Authority score和Hub score為1。 2. 計算每個節(jié)點都有誰鏈接它，這些鏈接它的節(jié)點就是它的**Incoming Linker**；計算它指向哪些節(jié)點，這些節(jié)點稱為它的**Outgoing Linker**。 3. 計算每個節(jié)點的新Authority score：節(jié)點的新Authority score等于它收到的來自上一次迭代計算的Incoming Linker的Hub score之和。 4. 計算每個節(jié)點的新Hub score：節(jié)點的新Hub Score等于它收到的來自上一次迭代計算的Outgoing Linker的Authority score之和。 5. 重復(fù)執(zhí)行上述步驟，直至Authority score和Hub score不再改變?yōu)橹埂? 最終每個節(jié)點的Authority score和Hub score就是它的重要性分值。節(jié)點的Authority score可以反映它在整個網(wǎng)站中的權(quán)威性，Hub score來反映它在整個網(wǎng)站中的中心性。
