トラックバックネットワークに基づくSEOコミュニティの分析

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タイトル別名
  • トラックバック ネットワーク ニ モトヅク SEO コミュニティ ノ ブンセキ
  • Analyzing SEO Communities Using Trackback Networks
  • 事例分析

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抄録

本稿では，ブログのトラックバックネットワークからサーチエンジン最適化（SEO）コンテストに参加しているSEO コミュニティを抽出し，SEO の観点から次数，近傍平均次数，クラスタ係数などのネットワークの基本統計量について分析する．さらに，これらの基本統計量に加えて，隣接行列の主成分ベクトルと，ランダムウォークによって求められる定常確率分布を用いてブログエントリをランキングし，F 値と精度を求めて性能を評価する．その結果，トラックバックネットワークの構造の特徴に着目すればSEO コミュニティを分離できることと，特に主成分ベクトルを用いてブログエントリをランキングする方法が，SEO コミュニティの検出性能に優れていることを示す．

In this paper, we analyze fundamental metrics on trackback network structures of SEO (search engine optimization) communities, which were made by participants of a SEO content. Furthermore, we rank blog entries using the fundamental metrics, the principal eigenvector of an adjacency matrix and the stationary probability distribution of the resulting random walk, and we qualify the performance of those methods in terms of F-measure and precision. The result shows that SEO communities can be extracted using the characteristic of trackback network structures and the method of ranking blog entries based on its principal eigenvector can be a very promising approach for extracting SEO communities.

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