Заработок в интернете - Заработок на сайте - Раскрутка сайта - Заработок на кликах


Главная | Мой профиль | Выход | RSS | Регистрация | ВходВы вошли как Гость  Группа "Гости"Среда, 24.10.2018, 07:47
Заработок в интернете
Заработок на кликах Регистрация PayZa
Получить WMR бонус Заработок на сайте
Раскрутка сайта
Главная » Статьи » Мои статьи

Google PageRank – теоретические основы

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:
   - каждая страница в сети (даже если на нее нет внешних ссылок) изначально имеет ненулевой PageRank (хотя и очень маленький);
   - каждая страница, имеющая исходящие ссылки, передает часть своего PageRank страницам, на которые ссылается. При этом переданный PageRank обратно пропорционален числу ссылок на странице – чем больше ссылок, тем меньший PageRank передается по каждой;
   - PageRank передается не полностью, на каждом шаге происходит затухание (та самая вероятность 15%, когда пользователь начинает просмотр с новой, случайно выбранной, страницы).

   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.


Источник:
Категория: Мои статьи | Добавил: keniamin (05.01.2010)
Просмотров: 1306 | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
СТАРТ
Для кликера







Вам в помощь


Узнай о нас больше

Представительства WorkNet в Украине и России:

WorkNet.ucoz.ua

WorkNet-3.ru



заработок на кликах
Конструктор сайтов - uCoz