The definition of PageRank above has another intuitive basis in random walks on graphs. The simplified version corresponds to the standing probability distribution of a random walk on the graph of the Web. Intuitively, this can be thought of as modeling the behavior of a "random surfer". The "random surfer" simply keeps clicking on successive links at random. However, if a real Web surfer ever gets into a small loop of web pages, it is unlikely that the surfer will continue in the loop forever. Instead, the surfer will jump to some other page. The additional factor E can be viewed as a way of modeling this behavior: the surfer periodically "gets bored" and jumps to a random page chosen based on the distribution in E.
So far we have left E as a user defined parameter. In most tests we let E be uniform over all web pages with value . However, in Section 6 we show how different values of E can generate "customized" page ranks.
Обратите так ж внимание на таблицу "Table 2: Page Ranks for Two Different Views: Netscape vs. John McCarthy". Кто помнит, что такое Netscape и John McCarthy, поймёт о чём речь.
И вывод:
Such personalized page ranks may have a number of applications, including personal search engines. These search engines could save users a great deal of trouble by efficiently guessing a large part of their interests given simple input such as their bookmarks or home page.
А вот временной коэф-нт прикольная штука была бы.
Нельзя такого делать. Многие пользователи помнят не сайт, а путь к нему через поисковик.
вот этот документ имеется в виду?
http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html
The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web
The definition of PageRank above has another intuitive basis in random walks on graphs. The simplified version corresponds to the standing probability distribution of a random walk on the graph of the Web. Intuitively, this can be thought of as modeling the behavior of a "random surfer". The "random surfer" simply keeps clicking on successive links at random. However, if a real Web surfer ever gets into a small loop of web pages, it is unlikely that the surfer will continue in the loop forever. Instead, the surfer will jump to some other page. The additional factor E can be viewed as a way of modeling this behavior: the surfer periodically "gets bored" and jumps to a random page chosen based on the distribution in E.
So far we have left E as a user defined parameter. In most tests we let E be uniform over all web pages with value . However, in Section 6 we show how different values of E can generate "customized" page ranks.
Обратите так ж внимание на таблицу "Table 2: Page Ranks for Two Different Views: Netscape vs. John McCarthy". Кто помнит, что такое Netscape и John McCarthy, поймёт о чём речь.
И вывод:
Ещё не определили, как там у нас восьмимартнится?
это все равно как сравнивать рестораны по критерию присутствия крашенных блондинок.
Слушай, а ведь это идея: мера гламурности ресторана, измеряется количеством блондинок на 100 посетителей.
В принципе, реализуемо такое - статсы можно свести в конечный алгоритм, а оно им надо? У них и так массив (биг тейбл) трехмерный.
Зато было бы прикольненько новичков шугать и делать разную выдачу под разные браузеры.
На шею, думаю...
И сразу повеситься?
но вот на счет сына сильно сомневаюсь, что без женщины обойдется....
А кто же её спросит, насяльница?
Вы про president.gov.no ?
Да там и не только президент.
Мужи, господа! Пусть каждый из Вас честно ответит: правда ли, что Вы стали злее?
Я стал злее, но лишь в последние полгода. Сменил жизненный ритм и не высыпаюсь. Скоро отосплюсь и стану добрее.
плохо задумался, слава. пэйджранк, таки, не вероятность а алгоритм.
А если прочитать одну и единственную статью авторов, где освещена природа пейджранка?
... и еще складывают.
Тогда уж укладывают 🙄