Оригинальный алгоритм расчета PageRank был разработан создателями
Google Лоуренсом Пэйджем и Сергеем Брином. Алгоритм выглядит следующим
образом:
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))
PR(A) - PageRank страницы A,
PR(Ti) - PageRank страницы Ti, которая ссылается на страницу A,
C(Ti) - количество внешних ссылок страницы Ti (линков, ссылающихся на другие сайта),
d - коэффициент дампа, лежащий в промежутке от 0 до 1.
PageRank
не классифицирует веб узлы как единое целое, а определяется для каждой
страницы отдельно. Чем меньшее число внешних ссылок, рассположенных на
страницы Ti, тем больший вес они имеют.
d - коэффициент дампа
(смягчающий коэффициент), определяющий вероятность того, что случайных
пользователь, посетивший страницу Ti перейдет по внешней ссылке на
страницу A (как правило, случайная величина).
Существует также другой алгоритм расчета PageRank:
PR(A) = (1-d) / N + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))
где N - общее число всех страниц
Интернета. Данный алгоритм не расходится в корне с предоженным ранее.
(1-d) / N - это математическое ожидание, определяющее вероятность
перехода пользователя сайта Ti на страницу А.
Алгоритм расчета PageRank
Рассмотрим
пример расчета PageRank для страниц A, B и C. При этом страница А
ссылается на страницу B, B ссылается на страницу C, а страницы А и C -
ссылаются друг на другу (например, при обмене ссылками).
Согласно
алгоритму Пейджа и Брина, коэффициент смягчения d обычно
устанавливается 0.85, но для более простого расчета установим его как
0.5.
Расчитаем PageRank для страниц:
PR(A)= 0.5 + 0.5 PR(C)
PR(B)= 0.5 + 0.5 (PR(A)/ 2)
PR(C)= 0.5 + 0.5 (PR(A)/ 2 + PR(B))
Решаем полученное уравнение и получаем:
PR(A)= 14/13 = 1.07692308
PR(B)= 10/13 = 0.76923077
PR(C)= 15/13 = 1.15384615
Очевидно, что сумма PageRank страниц равна трем, что полностью совпадает с количеством страниц.
|
Копирование материалов разрешено,