| Понедельник, 21-Май-2012, 09:13 | Главная | Регистрация | Вход |
Меню сайтаФорма входаКатегории раздела
Ваша корзина пуста
ПоискАрхив записейНаш опросКак вы оцениваете новый дизайн сайта?
1. Отлично 2. Хорошо 3. Плохо 4. Ужасно [ Результаты · Архив опросов ]
Всего ответов: 348
Мини-чатДрузья сайта![]() СтатистикаОнлайн всего: 3 Гостей: 3 Пользователей: 0
Всего зарегистрировано: 12084 Новых за месяц: 91 Новых за неделю: 25 Новых вчера: 6 Новых сегодня: 1 Пользователей 7102 Проверенных: 4946 Модераторов: 8 Администраторов: 1Заблокированных: 0 Парней: 6720 Девушек: 5363Сегодня нас посетили: eva2003, homushka |
![]() Google PageRank – теоретические основы
3.5 Google PageRank – теоретические основы Первыми, кто запатентовал систему учета внешних ссылок стала компания Google. Алгоритм получил название PageRank. В этой главе мы расскажем об этом алгоритме и о том, как он может влиять на ранжирование результатов поиска. PageRank рассчитывается для каждой веб-страницы отдельно, и определяется PageRank’ом (цитируемостью) ссылающихся на нее страниц. Своего рода замкнутый круг. Главная задача заключается в том, чтобы найти критерий, выражающий важность страницы. В случае с PageRank таким критерием была выбрана теоретическая посещаемость страницы. Рассмотрим модель путешествия пользователя по сети путем перехода по ссылкам. Предполагается, что пользователь начинает просмотр сайтов с некоторой случайно выбранной страницы. Затем по ссылкам он переходит на другие ресурсы. При этом есть вероятность того, что посетитель покинет сайт и вновь начнет просмотр документов со случайной страницы (в алгоритме PageRank вероятность такого действия принята 0.15 на каждом шаге). Соответственно, с вероятностью 0.85 он продолжит путешествие, перейдя по одной из доступных на текущей странице ссылок (все ссылки при этом равноправны). Продолжая путешествие до бесконечности, он побывает на популярных страницах много раз, а на малоизвестных - меньше. Таким образом, PageRank веб-страницы определяется как вероятность нахождения пользователя на данной веб-странице; при этом сумма вероятностей по всем веб-страницам сети равна единице, так как пользователь обязательно находится на какой-либо странице. Поскольку оперировать вероятностями не всегда удобно, то после ряда преобразований с PageRank можно работать в виде конкретных чисел (как, например, мы привыкли видеть его в Google ToolBar, где каждая страница имеет PageRank от 0 до 10). Согласно описанной выше модели получаем, что: Рассмотрим теперь, каким образом PageRank может влиять на ранжирование результатов поиска (говорим «может», так как в чистом виде PageRank уже давно не участвует в алгоритме Google, как это было раньше, но об этом ниже). С влиянием PageRank все обстоит очень просто – после того как поисковая система нашла ряд релевантных документов (используя текстовые критерии), отсортировать их можно согласно PageRank – так как логично будет предположить, что документ, имеющий большее число качественных внешних ссылок, содержит наиболее ценную информацию. Таким образом, алгоритм PageRank "вытесняет" наверх в поиске те документы, которые и без поисковика наиболее популярны. |
![]() | ![]() |
Copyright art-gorodok.ru © 2012 |![]() |