Definición: ¿Qué significa Análisis de enlaces?
El análisis de enlaces es una técnica de análisis de datos utilizada en la teoría de redes que se utiliza para evaluar las relaciones o conexiones entre los nodos de la red. Estas relaciones pueden ser entre varios tipos de objetos (nodos), incluidas personas, organizaciones e incluso transacciones.
El análisis de enlaces es esencialmente un tipo de descubrimiento de conocimiento que se puede utilizar para visualizar datos para permitir un mejor análisis, especialmente en el contexto de enlaces, ya sean enlaces web o enlaces de relación entre personas o entre diferentes entidades. El análisis de enlaces se utiliza a menudo en la optimización de motores de búsqueda, así como en inteligencia, en análisis de seguridad y en investigación médica y de mercado.
Techinfo explica el análisis de enlaces
El análisis de enlaces consiste literalmente en analizar los enlaces entre objetos, ya sean físicos, digitales o relacionales. Esto requiere una recopilación de datos diligente. Por ejemplo, en el caso de un sitio web donde se deben analizar todos los enlaces y backlinks que están presentes, una herramienta tiene que examinar todos los códigos HTML y varios scripts de la página y luego seguir todos los enlaces que encuentre en orden. para determinar qué tipo de enlaces están presentes y si están activos o muertos. Esta información puede ser muy importante para la optimización del motor de búsqueda, ya que le permite al analista determinar si el motor de búsqueda es realmente capaz de encontrar e indexar el sitio web.
En redes, el análisis de enlaces puede implicar la determinación de la integridad de la conexión entre cada nodo de la red mediante el análisis de los datos que pasan a través de los enlaces físicos o virtuales. Con los datos, los analistas pueden encontrar cuellos de botella y posibles áreas de falla y pueden repararlos más rápidamente o incluso ayudar con la optimización de la red.
El análisis de enlaces tiene tres propósitos principales:
- Encuentre coincidencias para patrones de intereses conocidos entre objetos vinculados.
- Encuentre anomalías detectando patrones conocidos violados.
- Encuentre nuevos patrones de interés (por ejemplo, en redes sociales y marketing e inteligencia empresarial).