PageRank

1. Обработка [ редактировать ]
2. Фон [ редактировать ]
3. Смотрите также [ редактировать ]

PageRank является зарегистрированная торговая марка и запатентован [1] по Google 9 января из 1999 который защищает семью алгоритмы используется для численного присвоения релевантности документов (или веб-страницы ) индексируется поисковая система , Первый документ о проекте, который описывает PageRank и первоначальный прототип поисковой системы Google , был опубликован в 1998 году. Его свойства много обсуждают специалисты по поисковой оптимизации. Система PageRank используется популярной поисковой системой Google, чтобы помочь вам определить важность или актуальность страницы. Он был разработан основателями Google, Ларри Пейдж (фамилия, из которых этот алгоритм назван) и Сергей Брин в Стэнфордский университет во время учебы в аспирантуре в информатика ,

PageRank опирается на демократическую природу сети, используя ее обширную структуру связи в качестве показателя стоимости конкретной страницы. Google интерпретирует ссылку со страницы A на страницу B как голосование, со страницы A на страницу B. Но Google смотрит за пределы количества голосов или ссылок, которые получает страница; это также анализирует страницу, которая выпускает голосование. Голоса, отданные за страницы, считающиеся «важными», то есть с высоким PageRank, стоят дороже и помогают сделать другие страницы «важными». Следовательно, PageRank страницы отражает ее важность в Интернете.

алгоритм PageRank можно найти в оригинальном документе, где его создатели представили прототип из Google : "Анатомия крупномасштабной гипертекстовой поисковой системы в Интернете": [2]

PR (A) = (1 - d) + dΣ i = 1 n PR (i) C (i) {\ displaystyle {\ rm {PR}} (A) = (1-d) + d \ sum _ { i = 1} ^ {n} {{\ rm {PR}} (i) \ over C (i)}}

где:

Некоторые эксперты говорят, что значение переменной d обычно составляет 0,85. Он представляет вероятность того, что навигатор будет продолжать нажимать ссылки при серфинге в Интернете вместо того, чтобы писать URL-адрес непосредственно в адресной строке или нажимать на один из его маркеров, и является значением, установленным Google. Следовательно, вероятность того, что пользователь прекратит нажимать на ссылки и перейдет непосредственно к другой случайной сети, равна 1-й . [3] Введение в формулу смягчающего фактора вычитает некоторый вес из всех интернет-страниц и гарантирует, что страницы, не имеющие ссылок на какие-либо другие страницы, не получат от этого выгоды. Если пользователь попадает на страницу без ссылок, он случайным образом переходит на любую другую страницу, что эквивалентно предположению, что страница без исходящих ссылок имеет ссылки на все интернет-страницы .

Качество страницы и количество позиций, на которые она поднимается, определяется путем «голосования» среди всех других страниц Всемирная паутина об уровне важности этой страницы. гиперссылка страница считается голосом поддержки. PageRank страницы определяется рекурсивно и зависит от количества и PageRank всех страниц, которые на него ссылаются. Страница, которая связана многими страницами с высоким PageRank, также получает высокий PageRank. Если нет ссылок на веб-страницу, эта конкретная страница не поддерживается. PageRank панели Google изменяется от 0 до 10. Десять - максимально возможный PageRank, и очень немногие сайты имеют такой рейтинг, 1 - это минимальный рейтинг, который получает обычный сайт, а ноль означает, что сайт был оштрафован или еще не получил рейтинг PageRank. Кажется, это логарифмическая шкала. Точные детали этой шкалы неизвестны. В последнее время Google пытается сохранить свой PageRank немного «закрытым», чтобы избежать манипуляций, но есть сайты, где вы можете проверить PageRank. [4]

Альтернатива алгоритму PageRank, предложенная Джон Кляйнберг это алгоритм HITS ,

Обработка [ редактировать ]

Из-за коммерческой важности, которая появляется между первыми результатами поисковой машины, были разработаны методы для искусственного манипулирования PageRank страницы. Среди этих методов мы должны выделить спам, состоящий из добавления ссылок на определенную веб-страницу в таких местах, как блоги, гостевые книги, интернет-форумы и т. Д. с целью увеличения количества ссылок, указывающих на страницу.

В начале 2005 года Google внедрил новый атрибут для гиперссылок rel = "nofollow" как попытка борьбы со спамом. Таким образом, при расчете веса страницы ссылки, имеющие этот атрибут, не учитываются.

Фон [ редактировать ]

PageRank взял свою модель из Индекс научного цитирования (SCI) подготовлено Евгений Гарфилд для Институт научной информации (ISI) в Соединенных Штатах в течение 1950-х годов. SCI стремится решить объективное назначение научных заслуг, предполагая, что исследователи, чьи фактор воздействия (количество публикаций и / или библиографических ссылок в других научных работах) выше, они в большей степени сотрудничают с развитием своей области исследований. Индекс цитирования является определяющим элементом при выборе того, какие исследователи получают стипендии и исследовательские ресурсы.

Обновление PageRank происходило несколько раз в год и занимало несколько дней. Здесь вы можете увидеть даты обновления Pagerank. [5]

• 1-я неделя декабря 2013
• 1-я неделя ноября 2012
• 1-я неделя августа 2012
• 1-я неделя мая 2012
• 1-я неделя февраля 2012
• 2-я неделя ноября 2011
• 4-я неделя июня 2011
• 3-я неделя января 2011 [6]
• 1-я неделя апреля 2010
• 4-я неделя декабря 2009
• 4-я неделя октября 2009
• 4-я неделя мая 2009
• 4 неделя марта 2009
• 4-я неделя декабря 2008
• 3-я неделя октября 2008
• 4-я неделя июля 2008
• 4-я неделя мая 2008
• 2-я неделя марта 2008
• 2-я неделя января 2008
• 4-я неделя октября 2007
• 4-я неделя апреля 2007
• 3-я неделя января 2007
• 2-я неделя октября 2006
• 2-я неделя июля 2006 г.

В настоящее время он не обновлялся с 2013 года. [7]

Смотрите также [ редактировать ]

Библиография [ редактировать ]

• Лэнгвилл, Эми Н.; Мейер, Карл Д. (2006). Google PageRank и дальше: наука о рейтингах в поисковых системах . Издательство Принстонского университета , ISBN 0-691-12202-4 ,
• Пейдж, Лоуренс; Брин Сергей; Мотвани, Раджив и Виноград, Терри (1999). Рейтинг цитирования PageRank: наведение порядка в Интернете ,
• Ричардсон, Мэтью; Воскресенье, Педро (2002). «Интеллектуальный серфер: вероятностное сочетание ссылочной и контентной информации в PageRank» , Достижения в области нейронных систем обработки информации 14 .
• Ченг, Алиса; Фридман, Эрик Дж. «Манипулируемость PageRank в Сибил Стратегии» , Труды Первого семинара по экономике сетевых систем (NetEcon06) .
• Альтман, Алон; Тенненхольц, Моше. «Рейтинговые системы: аксиомы PageRank» , Материалы 6-й конференции ACM по электронной торговле (EC-05) . Архивировано из оригинал 30 мая 2008 г.

Рекомендации [ редактировать ]

Внешние ссылки [ редактировать ]

Похожие

Комментарии