Тематический TrustRank: применение топикальности в задачах противодействия поисковому спаму

Данная работа посвящена улучшению производительности оригинального алгоритма доверия TrustRank в задачах противодействия поисковому спаму. Настоящий подход, который называется Тематический TrustRank, разбивает исходную выборку доверительных страниц по тематически связанным группам, а затем рассчитывает TrustRank для каждой темы. Приводятся результаты экспериментов.

Портфолио по раскрутке сайтов

Публичное предоставление ряда позиций в Яндексе (регион Санкт-Петербург) по сайтам некоторых наших Клиентов. Еженедельно мы отслеживаем динамику продвижения сайтов по соответствующим ключевым словам, высылая нашим Клиентам ежемесячные отчеты о поизициях сайтов в поисковых системах. С отзывами наших клиентов Вы можете ознакомиться здесь. Примеры нашей работы: kapitalneft.ru Позиция в выдаче топливо оптом 2 дизельное топливо оптом […]

Обнаружение кликового спама с помощью алгоритма пропагации, реализованного на двудольном графе

На сегодняшний день большинство поисковых машин корректируют ранжирование результатов органической выдачи в соответствии с пользовательскими реакциями. Отсюда появляются новые манипулятивные технологии, которые называются «кликовым спамом». В настоящей работе предлагается алгоритм пропагации мошеннических оценок, реализованный на двудольных графах сеанса-пользователя и сеанса-паттерна. На текущий моент эта работа является первым научным исследованием, в котором учитывается цель пользовательских действий, а также интервал между действиями при моделировании пользовательских сессий в задачах детекции кликового спама.

Наиболее распространенные ошибки оптимизации сайтов

Рассматриваются наиболее распространенные ошибки, допускаемые при оптимизации содержимого сайта и в работе с внешней средой. Приводятся примеры ошибок, а также рекомендации, позволяющие направить мышление оптимизатора в нужное направление.

Поведенческие факторы. Часть 4: Введение в алгоритмы BrowseRank Plus и MobileRank

После рассмотрения алгоритма ClickRank, мы переходим к следующим поведенческим алгоритмам, которые называются BrowseRank Plus и MobileRank. В данной части рассматриваются процессы Маркова, используемые для моделирования важности интернет-страниц. Предлагается общий фреймворк, описывающий множество алгоритмов в едином виде.

Включение пользовательского поведения на поиске в расчёт авторитетности интернет-страниц на основе графа сёрфинга

Алгоритм BrowseRank и его модификации основаны на анализе сёрфинга пользователя. В данной работе предлагается новый метод для расчёта важности страницы с использованием более реалистичной и эффективной модели поведения пользователя при браузинге, чем в старом BrowseRank.

Детекция поискового спама. Часть 10: От исследования SpamRank к алгоритму Anti-TrustRank

​​Мы продолжаем рассмотрение алгоритма SpamRank и знакомим вас с результатами экспериментов, проведенных на немецком веб-графе, который отличается высокой плотностью. Далее мы переходим к алгоритму недоверия Anti-TrustRank.