前篇文章，提到了內容農場與鏈接農場，這些都是相對較為傳統的作弊方式。至于其他，后面有時間我們再一一羅列。既然有作弊，為了維持良好的展現結果，搜索引擎也會有反作弊。

那么，搜索引擎會通過怎樣的方式進行反作弊處理呢？

總的來說，會有以下三種思路：

1、信任傳播模型

前段時間同事A跟我說了一件事兒，他的姐姐B在國外留學，然后B在qq上跟A說洗衣服把手機，銀行卡什么的全部洗了，讓A給B的老媽打電話寄點錢來，A立刻執行，B的老媽也深信不疑，在即將打出的那一刻，B的一個電話，挽救了即將發生的損失。

細思恐極。

其實，這也是一個信任傳播模型，直接在QQ上跟B的媽媽說，B的媽媽必然不會完全相信，但是經由A的口一傳，立刻不一般。因為，A在B的媽媽的信任名單中。

OK，由此而來，是一種反作弊的思路。

在海量的網頁數據中，通過技術或人工的手段，獲取值得完全值得信任的網頁設置為白名單。白名單中網頁的信任值由鏈接順著向外擴散而遞減或者衰減。然后，設定一個值，高于此值，是OK的網頁，低于此值，不好意思，你作弊了。

2、不信任傳播模型

這個，其實跟種思路是及其類似的，找到一群作弊的網頁，然后通過鏈接關系分析不信任分值。

一點需要注意的是，信任分值，是通過鏈接正向傳遞的，不信任分值是通過鏈接反向傳遞的。舉個例子：

A為垃圾頁面，則指向A的鏈接B是垃圾頁面的概率比A指向的鏈接C的概率要大的多。

3、異常發現模型

所謂異常，可以是作弊頁面的特征，也可以是正常頁面的特征。

集合了這些特征，再由此來判定一個頁面是否作弊或者是否正常，也是蠻OK的一件事情。

來個簡單的識別鏈接農場的小例子：

鏈接農場中的鏈接關系，是由設計者精心布置的，由此一來，必然會有些違背自然的特征，諸如：

1）、出鏈與入鏈的統計分布規律：正常的頁面出鏈與入鏈滿足Power-law分布，作弊的鏈接違反該分布；

2）、作弊的鏈接的Url網址往往過長，包含較多的點畫線及數字等；

3）、諸如入鏈及出鏈的增長率等，正常網頁和作弊網頁在這些變化模式上是不同的。

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