Algorithme de recherche de sujets induits par hyperlien (HITS) utilisant le module Networxx - Python

L'algorithme de recherche de sujets induits par hyperlien (HITS) est un algorithme populaire utilisé pour l'analyse des liens Web, en particulier dans le classement des moteurs de recherche et la récupération d'informations. HITS identifie les pages Web faisant autorité en analysant les liens entre les pages Web. Dans cet article, nous explorerons comment implémenter l'algorithme HITS à l'aide du module Networxx en Python. Nous fournirons un guide étape par étape sur la façon d'installer le module Networxx et expliquerons son utilisation avec des exemples pratiques.

Comprendre l'algorithme HITS

L'algorithme HITS est basé sur l'idée que les pages Web faisant autorité sont souvent liées par d'autres pages Web faisant autorité. Il fonctionne en attribuant deux scores à chaque page Web : un score d'autorité et un score de centralité. Le score d'autorité mesure la qualité et la pertinence des informations fournies par une page, tandis que le score de centralité représente la capacité d'une page à créer des liens vers d'autres pages faisant autorité.

L'algorithme HITS met à jour de manière itérative le score d'autorité et le score central jusqu'à ce que la convergence soit atteinte. Toutes les pages se voient d'abord attribuer un score d'autorité initial de 1. Il calcule ensuite le score de centralité de chaque page en fonction des scores d'autorité des pages auxquelles elle renvoie. Il met ensuite à jour le score d'autorité en fonction du score de centralité de la page qui y renvoie. Répétez ce processus jusqu'à ce que le score se stabilise.

Installer le module Networkx

Pour utiliser le module Networxx pour implémenter l'algorithme HITS en Python, nous devons d'abord installer le module. Networxx est une bibliothèque puissante qui fournit des interfaces de haut niveau pour les tâches d'analyse de réseau. Pour installer Networxx, ouvrez un terminal ou une invite de commande et exécutez la commande suivante :

Pip install networkx

Utilisez Networxx pour implémenter l'algorithme HITS

Après avoir installé le module networkxx en Python, nous pouvons désormais utiliser ce module pour implémenter l'algorithme HITS. La mise en œuvre étape par étape est la suivante :

Étape 1 : Importez les modules requis

Importez tous les modules nécessaires pouvant être utilisés dans les scripts Python pour implémenter l'algorithme HITS.

import networkx as nx

Étape 2 : Créez la forme et ajoutez des bords

Nous créons un graphe orienté vide en utilisant la classe DiGraph() du module networkx. La classe DiGraph() représente un graphe orienté, où les bords ont des directions spécifiques indiquant le flux ou les relations entre les nœuds. Ajoutez ensuite des arêtes au graphe G en utilisant la méthode add_edges_from(). La méthode add_edges_from() nous permet d'ajouter plusieurs arêtes au graphique à la fois. Chaque arête est représentée comme un tuple contenant un nœud source et un nœud destination.

Dans l'exemple de code ci-dessous, nous avons ajouté les arêtes suivantes :

• Bord du nœud 1 au nœud 2

• Bord du nœud 1 au nœud 3

• Bord du nœud 2 au nœud 4

• Bord du nœud 3 au nœud 4

• Bord du nœud 4 au nœud 5

Le nœud 1 a des bords sortants vers les nœuds 2 et 3. Le nœud 2 a un bord sortant vers le nœud 4 et le nœud 3 a également un bord sortant vers le nœud 4. Le nœud 4 a un bord sortant vers le nœud 5. Cette structure capture les relations de liens entre les pages Web dans le graphique.

Cette structure de graphique est ensuite utilisée comme entrée de l'algorithme HITS pour calculer les scores d'autorité et de centralité, qui mesurent l'importance et la pertinence des pages Web dans le graphique.

G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)])

Étape 3 : Calculer le score HITS

Nous utilisons la fonction hits() fournie par le module networkx pour calculer l'autorité et le score hub du graphique G. La fonction hits() prend le graphe G en entrée et renvoie deux dictionnaires : authority_scores et hub_scores.

• Authority_scores : Ce dictionnaire contient le score d'autorité pour chaque nœud du graphique. Le score d'autorité représente l'importance ou la pertinence d'une page Web dans le contexte de la structure graphique. Plus le score d’autorité est élevé, plus la page fait autorité ou est influente.

• Hub_scores : Ce dictionnaire contient le score du hub pour chaque nœud du graphique. Le score de centralité représente la capacité d'une page à agir comme une plaque tournante, se connectant à d'autres pages faisant autorité. Plus le score de centralité est élevé, plus la page est efficace pour créer des liens vers d'autres pages faisant autorité.

authority_scores, hub_scores = nx.hits(G)

Étape 4 : Imprimer la partition

Après avoir exécuté le code à l'étape 3, les dictionnaires authority_scores et hub_scores contiendront les scores calculés pour chaque nœud du graphique G. Nous pouvons ensuite imprimer ces partitions.

print("Authority Scores:", authority_scores)
print("Hub Scores:", hub_scores)

Le code complet pour implémenter l'algorithme HITS à l'aide du module networkxx est le suivant :

Exemple

import networkx as nx

# Step 2: Create a graph and add edges
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)])

# Step 3: Calculate the HITS scores
authority_scores, hub_scores = nx.hits(G)

# Step 4: Print the scores
print("Authority Scores:", authority_scores)
print("Hub Scores:", hub_scores)

Sortie

Authority Scores: {1: 0.3968992926167327, 2: 0.30155035369163363, 3: 0.30155035369163363, 4: 2.2867437232950395e-17, 5: 0.0}
Hub Scores: {1: 0.0, 2: 0.28412878058893093, 3: 0.28412878058893115, 4: 0.4317424388221378, 5: 3.274028035351656e-17}

Conclusion

Dans cet article, nous avons expliqué comment implémenter l'algorithme HITS à l'aide du module Networkx de Python. L'algorithme HITS est un outil important pour l'analyse des liens Web. Grâce au module Networxx en Python, nous pouvons implémenter efficacement l'algorithme et analyser efficacement la structure des liens Web. Networxx fournit une interface conviviale pour l'analyse de réseau, permettant aux chercheurs et aux développeurs d'exploiter plus facilement la puissance de l'algorithme HITS dans leurs projets.

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