PageRank テクノロジー: PageRank は、5 億の変数と 20 億以上の用語の等式を解決することでウェブ ページの重要度を客観的に測定します。 PageRank は、リンク数を数えるのではなく、ページ A からページ B へのリンクを、ページ A によるページ B への投票として解釈します。ページの重要度は、ページが受けた投票数によって決まります。 PageRank では、投票したページの重要度も考慮されます。重要度が高いページからリンクされたページも重要度が上がります。重要なページは PageRank が高くなり、検索結果の上位に表示されます。Google のテクノロジーは、ウェブ上に蓄積された情報を使用してページの重要度を決定します。検索結果にまったく人の手が加わらないことが、有料広告などに左右されない客観的な情報源としてユーザーの皆様から信頼されている理由です。 ～ G
Google の検索エンジンがページのランク付けのために PageRank という指標を使っているというのは聞いたことがあるかと思います。 今日はそのアルゴリズムを PHP で軽めに実装してみました。 ちなみに PHP で実装しても何もいいことがないので、やめたほうがいいでしょう。 まず PageRank というのは簡単に説明すると、 Google が考案したページのランク付けアルゴリズムでページへリンクがそのサイトの評価だという視点でランク付けを行うために作られたものです。 詳細については Google の秘密 - PageRank 徹底解説 を参考にしてみて下さい。 その内部アルゴリムですが、おおざっぱにいえば下の箇条書きにあるよう生成された確率行列の、最大固有値（確率行列はだいたいの場合において1）の固有ベクトルをべき乗法で求めることになります。 なぜ確率行列の主固有ベクトルを求める
The Google PageRank Algorithm in 126 Lines of Python Reading How Google Finds Your Needle in the Web's Haystack I was surprised by the simplicity of the math underlying the google PageRank algorithm, and the ease with which it seemed to be efficiently implementable. Being able to do a google-style ranking seems useful for a wide range of cases, and since I had wanted to take a look at python for
一言で言えば，Webのハイパーリンクの解析についてまとめた本で，たとえば，HITSやPageRankのようにWebページの重要度を判定する方法や，Webページの類似度判定とHierarchical Clustring，Matrix-Based Clustering，Co-Citationなどのクラスタリング手法，そしてWebコミュニティの抽出などについて述べている． Web Communities: Analysis and Construction 作者: Yanchun Zhang,Jeffrey Xu Yu,Jingyu Hou出版社/メーカー: Springer発売日: 2006/01/15メディア: ハードカバー購入: 3人 クリック: 44回この商品を含むブログ (3件) を見る この本が良いのは，たとえばHITS，PageRankと言っても，その関連アルゴリズムをかなり網羅的
昨日の信濃毎日新聞科学面で紹介されていた話題です。こまかい説明や引用元がなかったので、補足してみました。 [physics/0604130] Finding Scientific Gems with Google http://arxiv.org/abs/physics?papernum=0604130 論文 Google unearths physics gems (April 2006) - News - PhysicsWeb http://physicsweb.org/articles/news/10/4/10 解説記事 学術論文を評価する指標のひとつに、他の論文から引用された回数（被引用数）というのがあります。多く引用された論文ほど高く評価されるわけですが、一方で、被引用数が少ないけれども重要な論文というのも少なからず存在します。そういうのをうまく見つけ出す試みとして、Google
前エントリーのコメント欄にて、風見敬吾さんから日本語サイトで最もページランクの高いのは慶応大学WEBサイトのランク９ではないかとご指摘いただいた。 どうやらご指摘の通りの様で、Wikipediaには 日本では慶應義塾大学のトップページのランク9が最高となっている。 と明記されていた。（ちなみに東京大学のサイトも調べてみるとランク９だった。） Wikipediaを参照する事はしばしばあるが、大概自分の不得手な分野の予備知識を得る為で、Googleに関しては、身の回りに参考書籍などが比較的揃っている事もあって盲点だった。反省。 それにしても、YahooでもHotWiredでも首相官邸でもなく（いずれもランク８）、なぜ「慶応大学」なのだろうか？ ページランクで高い評価を得るには、英語サイトの方がはるかに有利である。言うまでも無く世界で最も使用されている言語だからだ。そこで、慶応大学WEBサイトの
こういうの作って欲しいと書いておけばだれか作るかも知れないのでメモ。 以前ちょっとだけ Google デスクトップサーチを使ってた事があるのですが、すぐにやめてしまったのです。理由は、出てくる順番があまりにもテキトウで役に立たなかった。ウェブだとあんなに的確な答えが出るのに、ローカルだとなんでダメなのだろう。VisualStudio のヘルプ検索等でも言える事です。100 件答えが出てきても、それを開けて調べるのはすごく大変。 そこで、ローカルでも PageRank をやって欲しいのです。PageRank とは、細かい理論は知りませんが、ある文書からある文書へのリンクを調べて、リンクが多い奴を大事な文書だと判定する事らしいです。ローカルのハードディスクでも同じ事をすれば良い。 例えばスライドを作るのにデジカメで撮った写真を貼ると、スライドから写真にリンクが貼られます(ファイル名だと変わるの
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