This page is hosted for free by zzz.com.ua, if you are owner of this page, you can remove this message and gain access to many additional features by upgrading your hosting to PRO or VIP for just 32.50 UAH.
Do you want to support owner of this site? Click here and donate to his account some amount, he will be able to use it to pay for any of our services, including removing this ad.
Создание, продвижение и поддержка сайтов
Online Translate
Рубрики

Интернет реклама УБС
Статистика сайта
Посетители по странам
Посетители за последние 24 часа
Flag Counter

Интернет реклама УБС

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.


Интернет реклама УБС

Интернет реклама УБС