KR101139544B1 - 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법 및 시스템 - Google Patents

블로그 포스트의 랭킹 결정 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

블로그 포스트의 랭킹을 결정하는 방법 및 시스템이 개시된다. 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법은, 동일한 포스트에 스크랩, 작성, 덧글 쓰기 등의 액션이 발생한 시각에 따라 복수의 액션들의 순서를 결정하고, 결정된 액션들의 순서를 이용하여 블로거의 가중치를 계산함으로써 포스트의 랭킹을 결정할 수 있다.

Description

블로그 포스트의 랭킹 결정 방법 및 시스템 {SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING OF BLOG POST}
본 발명은 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 블로거가 작성한 웹 상의 글인 포스트들의 랭킹을 결정할 수 있는 방법 및 시스템이 개시된다.
블로그(Blog)는 개인의 생각이나 의견을 웹 페이지인 포스트(Post)로 남기는 일종의 개인 웹 사이트이다. 여기서, 포스트는 엔트리(Entry)라고도 부르며, 블로그에 올려 진 글, 이미지, 사진, 동영상 등을 의미한다.
최근 들어, 블로그의 사용자가 늘어남에 따라 블로그 내에 포스트도 증가하고 있다. 이렇듯, 포스트가 증가함에 따라 웹 페이지에 대한 검색처럼 블로그의 포스트에 대한 검색도 필요하게 되었다.
이때, 쿼리(Query)에 대한 너무 많은 포스트 검색 결과가 나타나게 되는 경우, 사용자가 원하는 포스트를 효율적으로 검색할 수 있도록 포스트의 랭킹을 제공할 필요가 있다.
이에 따라, 다수의 포스트들 중에서 사용자가 원하는 양질의 포스트를 상위 검색 결과로 제공할 수 있는 포스트 랭킹 기술이 필요하다.
본 발명은 액션의 발색 시각을 기초로 결정된 액션의 순서를 이용하여 블로그 포스트의 랭킹을 결정하는 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법은, 포스트(Post)에 대한 복수의 액션(Action)들의 발생 시각을 이용하여 상기 복수의 액션들의 순서를 결정하는 단계, 상기 결정된 액션들의 순서를 기초로 상기 포스트와 링크로 연결된 블로거(Blogger)의 허브 점수를 계산하는 단계, 상기 계산된 블로거의 허브 점수를 이용하여 상기 포스트의 권위 점수를 계산하는 단계, 상기 계산된 포스트의 권위 점수에 따라 상기 포스트의 랭킹을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 블로거의 허브 점수를 계산하는 단계는, 상기 결정된 액션들의 순서에 따라 상기 블로거의 가중치를 계산하고, 상기 계산된 가중치에 비례하도록 상기 블로거의 허브 점수를 계산할 수 있다.
이때, 상기 블로거의 허브 점수를 계산하는 단계는, 상기 결정된 액션들의 순서에 EDA(Equal Difference Attenuation) 또는 ERA(Equal Ratio Attenuation)를 적용하여 상기 블로거의 가중치를 계산할 수 있다.
또한, 상기 블로거의 허브 점수를 계산하는 단계는, 상기 액션들의 순서, 상기 블로거가 받을 수 있는 최소 가중치 및 상기 포스트의 차수를 이용하여 상기 블로거의 가중치를 계산할 수 있다.
또한, 상기 블로거의 허브 점수를 계산하는 단계는, 상기 액션들의 순서, 및 감쇄 비율을 이용하여 상기 블로거의 가중치를 계산할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 시스템은, 포스트(Post)에 대한 복수의 액션(Action)들의 발생 시각을 이용하여 상기 복수의 액션들의 순서를 결정하고, 상기 결정된 액션들의 순서를 기초로 상기 포스트와 링크로 연결된 블로거(Blogger)의 허브 점수를 계산하는 허브 점수 계산부, 상기 계산된 블로거의 허브 점수를 이용하여 상기 포스트의 권위 점수를 계산하는 권위 점수 계산부, 및 상기 계산된 포스트의 권위 점수에 따라 상기 포스트의 랭킹을 결정하는 랭킹 결정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 액션의 발색 시각을 기초로 액션의 순서를 결정하고, 결정된 액션의 순서를 이용함으로써 보다 정확하게 블로그 포스트의 랭킹을 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그, 포스트, 및 액션을 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예에 대한 상세한 설명을 하기 이전에 본 발명에서 사용된 용어에 대해 간략히 설명하기로 한다.
먼저, 액션(Action)이란 포스트(Post)를 작성 또는 게시한 블로거(Blogger)와 다른 블로거 사이의 의견 교환을 위해 포스트에 행할 수 있는 모든 행위를 의미한다. 일례로, 액션은 작성(write), 스크랩(scrape), 덧글, 엮인글, 참조, 하이퍼링크를 포함할 수 있다. 여기서, 스크랩은 다른 블로거의 포스트를 자신의 블로그(Blog)로 복사하여 가져오는 기능이고, 덧글은 포스트에 다른 블로거나 자신의 의견을 남길 수 있도록 하는 기능이다. 그리고, 엮인글은 다른 블로그의 포스트에 링크를 남기고, 자신의 블로그 포스트와 서로 엮는 기능이다
한편, 블로거를 블로거 노드, 포스트를 포스트 노드로 사용하는 경우, 액션은 블로거 노드들과 포스트 노드들 사이의 링크로 정의될 수 있다. 이하에서는, 도면을 참조하여 액션을 이용하여 포스트의 랭킹을 결정하는 방법에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 블로그 포스트의 랭킹 결정 시스템(100)은 허브 점수 계산부(110), 권위 점수 계산부(120), 및 랭킹 결정부(130)를 포함할 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, S210 단계에서, 허브 점수 계산부(110)는 포스트에 대한 복수의 액션들의 발생 시각에 따라 복수의 액션들의 순서를 결정할 수 있다.
일례로, 도 3에 도시된 바와 같이, 포스트 p2에 대해 서로 다른 블로거 b1, b2, b3가 동일하거나, 서로 다른 액션을 수행할 수 있다. 이때, 포스트 p2에 대해 액션이 발생한 시각은 모두 상이하다. 그러면, 허브 점수 계산부(110)는 동일한 포스트에 대해 서로 다른 블로거들에 의해 스크랩 등의 액션이 발생한 경우, 스크랩이 발생한 시각에 따라 시간 상 스크랩이 발생한 순서를 결정할 수 있다.
그러면, S220 단계에서, 허브 점수 계산부(110)는 동일한 포스트에 대해 발생한 복수의 스크랩들 중 스크랩이 빨리 발생한 시간 순서에 따라 블로거의 가중치를 계산할 수 있다. 그리고, S230 단계에서, 허브 점수 계산부(110)는 계산된 블로거의 가중치에 기초하여 블로거의 허브 점수를 계산할 수 있다.
이때, 허브 점수 계산부(110)는 계산된 블로거의 가중치에 비례하도록 블로거의 허브 점수를 계산할 수 있다. 즉, 허브 점수 계산부(110)는 해당 블로거에 액션으로 연결된 포스트들의 권위점수의 합으로써 블로거의 허브 점수를 계산할 수 있다. 일례로, 허브 점수 계산부(110)는 포스트들의 권위점수와 가중치의 곱을 계산하고, 계산된 포스트들의 곱들의 합을 블로거의 허브 점수로 계산할 수 있다. 여기서, 블로거의 허브 점수는 블로거의 평가 능력을 나타내며, 포스트의 권위점수는 아래의 수학식 4를 참조하여 후술하기로 한다.
보다 상세하게는, 허브 점수 계산부(110)는 결정된 액션들의 순서에 따라 블로거의 가중치를 계산할 수 있다. 이때, 블로거의 가중치는, 액션들이 발생한 순서에 따라 0 내지 1 사이의 값이 부여될 수 있다. 일례로, 블로거의 가중치는 EDA(Equal Difference Attenuation) 또는 ERA(Equal Ratio Attenuation)를 이용하여 계산될 수 있다.
먼저, EDA를 이용하여 블로거의 가중치를 계산하는 경우, 허브 점수 계산부(110)는 아래의 수학식 1을 이용하여 블로거의 가중치를 계산할 수 있다.
Figure 112010026005615-pat00001
수학식 1에서, 액션으로 스크랩이 이용되는 경우, order(pi, bj)는 액션의 순서로서, j번째 블로거 bj가 i번째 포스트 pi를 몇 번째로 스크랩하였는지를 나타내는 순서이다. 그리고, deg(pi)는 포스트 pi의 차수(degree)이고, min은 블로거가 받을 수 있는 최소 가중치로서 0 내지 1 사이의 값으로 사용자에 의해 미리 설정될 수 있다. 여기서, 포스트의 차수는 포스트에 취해진 액션의 개수가 되며, 포스트의 차수 등과 같이 블로거와 포스트 상이에 발생한 모든 액션의 정보는 데이터베이스에 저장될 수 있다.
수학식 1에 따르면, EDA를 이용하는 경우, 허브 점수 계산부(110)는 액션의 순서, 블로거가 받을 수 있는 최소 가중치 및 포스트의 차수를 이용하여 블로거의 가중치를 계산할 수 있다.
일례로, 수학식 1에 따르면, 허브 점수 계산부(110)는 동일한 포스트에 대해 시간 상 가장 먼저 액션을 취한 블로거의 가중치를 1로 계산할 수 있다. 즉, 가장 먼저 액션을 취한 블로거에게 1의 가중치가 부여될 수 있다. 그리고, 허브 점수 계산부(110)는 가장 늦게 액션을 취한 블로거의 가중치를 0으로 계산할 수 있다. 즉, 가장 늦게 액션을 취한 블로거에게 0의 가중치가 부여될 수 있다. 마찬가지로, 동일한 포스트에 대해 액션을 빠르게 취한 시간 순서에 따라 1부터 0까지의 값이 부여될 수 있다.
이때, 허브 점수 계산부(110)는 계산된 블로거의 가중치 벡터들(wdi ,j)로 이루어진 EDA 기반의 중치 행렬 WD를 생성할 수 있다. 여기서, 생성된 EDA 기반의 중치 행렬은 m×n 행렬이다.
그러면, EDA를 이용하는 경우, S230 단계에서 허브 점수 계산부(110)는 생성된 가중치 행렬의 전치 행렬(WDT)과 포스트의 권위 점수의 곱으로써 블로거의 허브 점수(h)를 계산할 수 있다. 일례로, 블로거의 허브 점수는 아래의 수학식 2를 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112010026005615-pat00002
수학식 2에서, h는 블로거의 허브 점수, WDT는 EDA 기반의 가중치 행렬 WD의 전치(transpose) 행렬, a는 포스트의 권위 점수이다. 여기서, 포스트의 권위 점수는 포스트의 질(Quality)을 의미하는 것으로서, 포스트와 링크로 연결된 블로거들의 허브점수의 합으로 계산될 수 있다. 일례로, 권위 점수 계산부(120)는 아래의 수학식 3을 이용하여 동일한 포스트에 대해 액션을 취한 블로거들의 허브 점수의 합으로써 포스트의 권위 점수를 계산할 수 있다. 이때, 초기값으로 포스트의 권위점수는 1로 미리 설정될 수 있으며, 이후의 포스트의 권위점수는 계산된 블로거의 허브점수를 이용하여 다시 계산될 수 있다.
Figure 112010026005615-pat00003
수학식 3에서, 전체 포스트의 수가 m이고, 블로거의 수가 n인 경우, a는 전체 블로거의 권위 점수를 나타내는 m×1 벡터이고, h는 전체 포스트의 허브 점수를 나타내는 n×1 벡터이다.
그리고, S는 m×n행렬로서, 전체 포스트와 블로거 상이에 액션이 존재하는지, 또는 존재하지 않는지를 나타내는 행렬이다. 여기서, S의 각 인자 Si ,j는 포스트 Pi와 블로거 bj 사이에 링크가 있는 경우에는 1, 링크가 없는 경우에는 0의 값을 가질 수 있다.
일례로, 1번째 블로거가 1번째 포스트에 액션을 남긴 경우, S의 1행 1열 S1 ,1은 "1"이될 수 있다. 그리고, 2번째 포스트에 액션을 남기지 않은 경우, S의 1행 2열 S1 , 2은 "0"이될 수 있다. 그러면, 행렬 S와 허브점수 벡터를 곱함으로써, 전체 블로거의 허브점수의 합이 계산될 수 있다. 즉, 블로거의 각 허브점수가 액션을 통해 연결된 포스트의 권위 점수와 더해짐에 따라, 전체 블로거의 허브점수의 합이 계산될 수 있다.
이때, 블로거와 포스트가 링크로 연결된 관계는 도 3과 같이 그래프로 표현될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 블로거와 포스트는 각각 블로거 노드와 포스트 노드, 액션은 블로거 노드들과 포스트 노드들 사이의 링크로 하는 블로거-포스트 그래프 형태로 나타낼 수 있다. 이때, 포스트 노드에는 포스트의 질을 나타내는 권위 점수, 블로거 노드에는 블로거의 평가 능력을 나타내는 허브 점수를 부여하고, 블로거-포스트 그래프를 이용하여 포스트의 권위 점수 a 및 블로거의 허브 점수 h가 계산될 수 있다.
다시 S220 단계를 참조하면, ERA를 이용하여 블로거의 가중치를 계산하는 경우, 허브 점수 계산부(110)는 아래의 수학식 4와 같이, 감쇄 비율과 액션의 순서를 이용하여 블로거의 가중치를 계산할 수 있다.
Figure 112010026005615-pat00004
수학식 4에서,
Figure 112010026005615-pat00005
는 감쇄하는 비율을 나타내는 값으로서, 0 내지 1 사이의 값을 가질 수 있다. 그리고, order(pi, bj)는 액션의 순서로서, j번째 블로거 bj가 i번째 포스트 pi에 대해 몇 번째로 액션을 취하였는지를 나타내는 순서이다.
수학식 4에 따르면, 블로거의 가중치는 액션의 순서가 빠를수록, 즉, 동일한 포스트에 대해 시간 상 먼저 액션을 취할수록 높은 값을 가지며, 액션의 순서가 늦을수록 블로거의 가중치는 낮은 값을 가질 수 있다. 이에 따라, 가장 먼저 액션을 취한 경우, 허브 점수 계산부(110)는 블로거의 가중치를 1로 계산할 수 있다.
이때, 허브 점수 계산부(110)는 가중치 행렬 WD를 이용하여 블로거의 가중치를 계산한 방법과 동일한 방법으로, ERA 기반의 가중치 행렬 WR을 생성할 수 있다. 여기서, 생성된 ERA 기반의 가중치 행렬 WR은 m×n 행렬이다.
그리고, ERA를 이용하는 경우, S230 단계에서, 허브 점수 계산부(110)는 아래의 수학식 5와 같이, ERA 기반의 가중치 행렬의 전치 행렬(WRT)과 블로거의 권위 점수의 곱으로써 포스트의 허브 점수를 계산할 수 있다.
Figure 112010026005615-pat00006
수학식 5에서, h는 블로거의 허브 점수, WRT는 ERA 기반의 가중치 행렬 WR의 전치(transpose) 행렬, a는 포스트의 권위 점수이다. 이때, EDA 또는 ERA를 이용하는 경우, 포스트의 권위 점수와 블로거의 허브 점수는 HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)와 같이, 파워 메소드(power method)를 이용하여 계산될 수 있다.
그리고, S240 단계에서, 권위 점수 계산부(120)는 수학식 2 또는 수학식 5를 이용하여 계산된 블로거들의 허브 점수의 합으로써 포스트의 권위 점수를 계산할 수 있다.
이어, S250 단계에서, 랭킹 결정부(130)는 계산된 포스트의 권위 점수에 따라 포스트의 랭킹을 결정할 수 있다. 일례로, 랭킹 결정부(130)는 포스트의 권위 점수가 높을수록 포스트의 랭킹을 높게 결정하고, 포스트의 권위 점수가 낮을수록 포스트의 랭킹을 낮게 결정할 수 있다.
이하에서는, EDA 및 ERA를 이용하여 포스트의 랭킹이 결정된 실험 결과를 아래의 표 1을 이용하여 설명하기로 한다.
실험에 사용된 데이터는 2006년 4월부터 수개월간 수집하여 익명으로 처리한 블로그 데이터이다. 이번 실험에서는 "J. M. Kleinberg, Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment, In proc . of the 9 th ACM - SIAM Symposium on Discrete Algorithm , 1998."에서 사용된 20개의 쿼리(Query)를 사용한다.
이때, 실험을 위해 각 포스트 랭킹 알고리즘의 결과 중 권위 점수가 가장 높은 10개의 포스트를 쿼리(Query)마다 선택한 뒤, 포스트의 질(Quality)를 11명의 평가자를 통해 '상', '하'로 평가하도록 한다. 각 평가자들이 평가한 결과의 최빈치(mode)를 해당 포스트의 질(quality)로 간주한다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 포스트 랭킹 방법의 성능 척도로는 정밀도(precision)와 평균정밀도(average precision)를 이용할 수 있다. 이때, 정밀도와 결정된 포스트 랭킹의 정확도가 높을수록 평균정밀도는 높은 값을 가질 수 있다.
표 1에서는 AuthHub, ERA(AuthHubERA), 및 EDA(AuthHubEDA)를 이용하여 포스트 랭킹을 결정하는 경우의 정밀 도 및 평균 정밀도를 측정한 결과이다. 표 1에서, EDA의 min 값은 0.5, 0.75이고, ERA의
Figure 112010026005615-pat00007
값은 0.8, 0.9, 0.95로 미리 설정될 수 있다.
Figure 112010026005615-pat00008
표 1에 따르면, 정밀도는 AuthHub에 비해 AuthHubERA가 높은 값을 갖는 반면, AuthHubEDA는 낮은 값을 가짐을 알 수 있다. 이를 통해, AuthHubERA가 AuthHubEDA보다 포스트에 정확한 랭킹을 부여함을 알 수 있다.
또한, 표 1에 따르면, 평균정밀도는 AuthHub, AuthHubERA, 및 AuthHubEDA는 모두 높은 값을 갖는다. 즉, 액션의 발생 순서를 이용하여 포스트의 랭킹을 결정하는 방법이 AuthHub를 이용하는 경우보다 양질의 포스트에 높은 랭킹을 부여하는 것을 의미한다. 이에 따라, ERA를 이용하여 포스트의 랭킹을 결정하는 방법(AuthHubERA)이 포스트에 가장 정확한 랭킹을 부여함을 확인할 수 있다.
지금까지 설명한 바와 같이, 블로거의 허브 점수는 포스트의 권위점수를 이용하여 결정되고, 포스트의 권위 점수는 블로거의 허브 점수를 이용하여 결정되므로, 위의 수학식 2 및 3이 반복되면서 블로거의 허브 점수와 포스트의 권위점수가 계산될 수 있다. 이때, 최초에는 포스트의 권위 점수를 1로 미리 설정한 이후에, 블로거의 허브점수를 계산하고, 계산된 블로거의 허브점수를 이용하여 포스트의 권위점수를 계산할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 랭킹 결정 시스템
110: 허브 점수 계산부
120: 권위 점수 계산부
130: 랭킹 결정부

Claims (10)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 허브 점수 계산부, 권위 점수 계산부, 및 랭킹 결정부를 포함하는 블로그 포스트의 랭킹 결정 시스템이 수행하는 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법에 있어서,
    상기 허브 점수 계산부가 포스트(Post)에 대한 복수의 액션(Action)들의 발생 시각을 이용하여 상기 복수의 액션들의 순서를 결정하는 단계;
    상기 허브 점수 계산부가 상기 결정된 액션들의 순서를 기초로 상기 포스트와 링크로 연결된 블로거(Blogger)의 허브 점수를 계산하는 단계;
    상기 권위 점수 계산부가 상기 계산된 블로거의 허브 점수를 이용하여 상기 포스트의 권위 점수를 계산하는 단계; 및
    상기 랭킹 결정부가 상기 계산된 포스트의 권위 점수에 따라 상기 포스트의 랭킹을 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 블로거의 허브 점수를 계산하는 단계는,
    상기 액션들의 순서, 상기 블로거가 받을 수 있는 최소 가중치 및 상기 포스트의 차수를 이용하여 상기 블로거의 가중치를 계산하고, 상기 블로거의 가중치와 상기 포스트의 권위 점수를 이용하여 상기 블로거의 허브 점수를 재계산하고,
    상기 포스트의 권위 점수를 계산하는 단계는,
    상기 재계산된 블로거의 허브 점수를 이용하여 상기 포스트의 권위 점수를 재계산하는 것을 특징으로 하는 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법.
  5. 허브 점수 계산부, 권위 점수 계산부, 및 랭킹 결정부를 포함하는 블로그 포스트의 랭킹 결정 시스템이 수행하는 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법에 있어서,
    상기 허브 점수 계산부가 포스트(Post)에 대한 복수의 액션(Action)들의 발생 시각을 이용하여 상기 복수의 액션들의 순서를 결정하는 단계;
    상기 허브 점수 계산부가 상기 결정된 액션들의 순서를 기초로 상기 포스트와 링크로 연결된 블로거(Blogger)의 허브 점수를 계산하는 단계;
    상기 권위 점수 계산부가 상기 계산된 블로거의 허브 점수를 이용하여 상기 포스트의 권위 점수를 계산하는 단계; 및
    상기 랭킹 결정부가 상기 계산된 포스트의 권위 점수에 따라 상기 포스트의 랭킹을 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 블로거의 허브 점수를 계산하는 단계는,
    상기 액션들의 순서, 및 감쇄 비율을 이용하여 상기 블로거의 가중치를 계산하고, 상기 블로거의 가중치와 상기 포스트의 권위 점수를 이용하여 상기 블로거의 허브 점수를 재계산하고,
    상기 포스트의 권위 점수를 계산하는 단계는,
    상기 재계산된 블로거의 허브 점수를 이용하여 상기 포스트의 권위 점수를 재계산하는 것을 특징으로 하는 블로그 포스트의 랭킹 결정 방법.
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국내학위논문 황원석, 한양대학교 대학원, '블로그 환경에서 포스트 랭킹을 위한 액션 발생 시각 정보의 활용'*

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