1.搜索和民主表决:      当大多数人认为一件事为真的时候,那么这件事就是为真:即搜索时,其他网页对认为此网页好时,那么此网页排名应该靠前   2.PageRank思想:      i.起源:           互联网可以用一个图或者矩阵来表示        ii.思想:                可以证明Bi无线趋近与B,即线性收敛,此时B=B*A,一般来讲,10此左右的计算即可收敛       …

搜索引擎的结果取决于两组信息:网页的质量信息,这个查询与每个网页的相关性信息.这里,我们介绍前一个. 1.PageRank算法原理 算法的原理很简单,在互联网上,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它收到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高.比如我们要找李开复博士,有100个人举手说自己是李开复,那么谁是真的呢?如果大家都说创新工厂的那个是真的,那么他就是真的.这就是所谓的民主表决.但是,那么多网页,我们不可能一样对待.有些可靠的链接,相应的权重就要大一点.但是麻烦来了,一开始的时候,我们怎么给…

基本原理 在互联网上,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高.这就是PageRank的核心思想. 引用来自<数学之美>的简单例子: 网页Y的排名应该来自于所有指向这个网页的其他网页的权重之和,在上图中Y的网页排名就是0.001 + 0.01 + 0.02 + 0.05 = 0.081. 如此,就可以把互联网简化成一个有向图,每个结点就代表一个网页,边就代表网页之间的链接关系. 接下来以具体的例子来介绍如何计算: 令 $PR = \left (PR_{1}…

PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝.以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理. 一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的…

1. 从Google网页排序到PageRank算法 (1)谷歌网页怎么排序? 先对搜索关键词进行分词,如“技术社区”分词为“技术”和“社区”: 根据建立的倒排索引返回同时包含分词后结果的网页: 将返回的网页相关性(类似上篇文章所讲的文本相似度)网页,相关性越高排名越靠前 (2)怎么处理垃圾网页?那么问题来了,假如有某个垃圾网页中虽然也包含大量的查询词,但却并非满足用户需要的文档,因此,页面本身的重要性在网页排序中也起着很重要的作用.(3)如何度量网页本身的重要性?实际上互联网上的每一篇HTML文…

有两篇文章一篇讲解(下面copy)< PageRank算法简介及Map-Reduce实现>来源:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/pagerank-introduction.html 另一篇<PageRank简介-串讲Q&A.docx> http://docs.babel.baidu.com/doc/ee14bd65-ba71-4ebb-945b-cf279717233b PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的…

PageRank算法原理介绍 PageRank算法是google的网页排序算法,在<The Top Ten Algorithms in Data Mining>一书中第6章有介绍.大致原理是用户搜索出的多个网页需要按照一定的重要程度(即后面讲的权重)排序,每个网页的权重由所有链接到它的其他网页的权重的加权和,加权系数为每个网页链出的网页数的倒数,也就是说每个网页的权重会平均分配到其链向的所有网页. 例如A链接到B和C,B链接到C,C链接到A,P(X)表示X的权重,如下图所示 则每个节点的权重关…

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他…

1. PageRank的两种串行迭代求解算法 我们在博客<数值分析:幂迭代和PageRank算法(Numpy实现)>算法中提到过用幂法求解PageRank. 给定有向图 我们可以写出其马尔科夫概率转移矩阵\(M\)(第\(i\)列对应对\(i\)节点的邻居并沿列归一化) \[\left(\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{1}{2} & 1 & 0 \end{a…

转自:http://www.iteye.com/topic/95079 PageRank解释 通过对由超过 50,000 万个变量和 20 亿个词汇组成的方程进行计算,PageRank 能够对网页的重要性做出客观的评价.PageRank 并不计算直接链接的数量,而是将从网页 A 指向网页 B 的链接解释为由网页 A 对网页 B 所投的一票.这样,PageRank 会根据网页 B 所收到的投票数量来评估该页的重要性.     此外,PageRank 还会评估每个投票网页的重要性,因为某些网页的投票…