Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă Link Analysis?
Analiza legăturilor este o tehnică de analiză a datelor utilizată în teoria rețelei care este utilizată pentru evaluarea relațiilor sau conexiunilor dintre nodurile rețelei. Aceste relații pot fi între diferite tipuri de obiecte (noduri), inclusiv persoane, organizații și chiar tranzacții.
Analiza legăturilor este, în esență, un fel de descoperire a cunoștințelor care poate fi folosită pentru a vizualiza date pentru a permite o analiză mai bună, în special în contextul legăturilor, indiferent dacă sunt legături Web sau legături de relație între oameni sau între diferite entități. Analiza legăturilor este adesea folosită în optimizarea motoarelor de căutare, precum și în inteligență, în analiza securității și în cercetarea de piață și medicală.
Techopedia explică analiza legăturilor
Analiza legăturilor se referă literalmente la analiza legăturilor dintre obiecte, indiferent dacă sunt fizice, digitale sau relaționale. Aceasta necesită colectare de date diligente. De exemplu, în cazul unui site web în care toate link-urile și link-urile prezente trebuie să fie analizate, un instrument trebuie să treacă prin toate codurile HTML și diverse scripturi din pagină și apoi să urmeze toate linkurile pe care le găsește în ordine pentru a determina ce fel de legături sunt prezente și dacă sunt active sau moarte. Această informație poate fi foarte importantă pentru optimizarea motorului de căutare, deoarece permite analistului să stabilească dacă motorul de căutare este capabil să găsească și să indexeze site-ul.
În rețea, analiza legăturilor poate implica determinarea integrității conexiunii dintre fiecare nod de rețea prin analizarea datelor care trec prin legăturile fizice sau virtuale. Cu aceste date, analiștii pot găsi blocaje și posibile zone de defect și sunt capabili să le corecteze mai repede sau chiar să ajute la optimizarea rețelei.
Analiza legăturii are trei scopuri principale:
- Găsiți potriviri pentru tipare de interese cunoscute între obiecte legate.
- Găsiți anomalii detectând tipare cunoscute încălcate.
- Găsiți noi modele de interes (de exemplu, în rețelele sociale și marketing și informații de afaceri).
