Array ( [0] => 15487637 [id] => 15487637 [1] => cswiki [site] => cswiki [2] => PageRank [uri] => PageRank [3] => [img] => [4] => [day_avg] => [5] => [day_diff] => [6] => [day_last] => [7] => [day_prev_last] => [8] => [oai] => [9] => [is_good] => [10] => [object_type] => [11] => 1 [has_content] => 1 [12] => [oai_cs_optimisticky] => ) Array ( [0] => '''PageRank''' je [[algoritmus]] pro ohodnocení důležitosti [[World Wide Web|webových]] stránek, navržený [[Larry Page]]m a [[Sergey Brin|Sergeyem Brinem]], tvořící základ vyhledávače [[Google (vyhledávač)|Google]]. (Název algoritmu je dvojsmyslný, šlo by ho přeložit jako “stránkové hodnocení” nebo “Pageovo hodnocení”. Podle vyjádření společnosti [[Google]] byl algoritmus pojmenován právě po Pageovi.[https://web.archive.org/web/20090424093934/http://www.google.com/press/funfacts.html „Google Press Center: Fun Facts“]. www.google.com. Archivováno z [http://www.google.com/press/funfacts.html původní stránky] dne 2009-04-24.) [1] => [2] => Algoritmus využívá strukturu [[hypertext]]ových odkazů jako vzájemné “doporučování” stránek, ne nepodobné hodnocení vědeckých prací podle počtu [[citace|citací]]. Na rozdíl od sledování počtu citací však dovádí tento princip ještě dál: hodnocení stránky se nepočítá z prostého počtu odkazů, které na ni vedou, ale bere se v úvahu i hodnocení odkazujících stránek, signály ze sociálních sítí apod. [3] => [4] => == Princip == [5] => Chceme-li tedy spočítat PageRank ''R(a)'' stránky ''a'', můžeme použít vzorec ([[Markovův řetězec]]) [6] => [7] => R(a) = \sum_{u \in B_a } \frac{R(u)}{N_u} [8] => [9] => kde B_a je množina všech stránek, které odkazují na ''a'', a N_u je počet odkazů, které vedou z ''u''. Každá stránka tak své hodnocení v podstatě předává dál skrze odkazy. [10] => [11] => [[Soubor:Pagerank1.png|thumb|300px|Distribuce PageRanku mezi provázanými stránkami]] [12] => [13] => Hodnoty PageRanku se dají spočítat pomocí přiřazení libovolných hodnot a následným iterováním výpočtu, dokud hodnoty nezačnou [[Konvergence|konvergovat.]] Iterační výpočet je tedy přímo [[Mocninná metoda|mocninnou metodou]] pro výpočet (levého) [[Vlastní číslo|vlastního vektoru]] odpovídajícího dominantnímu vlastnímu číslu [[Stochastická matice|stochastické]] [[matice incidence]] grafu, který reprezentuje odkazy na webu. [14] => [15] => Problémem při výpočtu PageRanku jsou uzavřené struktury stránek, u nichž vedou odkazy dovnitř, ale už ne ven. Například dvě vzájemně propojené strany, s odkazem vedoucím zvenku na jednu z nich, by při výpočtu PageRank akumulovaly, ale nic by nepouštěly ven (protože není kudy). Tím vzniká jakási past, kterou Page a Brin nazývají ''rank sink''. Rank sinky lze vyřešit přidáním zdroje ranku: výchozí hodnoty, kterou má každá stránka sama od sebe. Pak lze upravený PageRank definovat jako zobrazení, které splňuje rovnici [16] => [17] => R'(a) = c \left(\sum_{u \in B_a } \frac{R'(u)}{N_u}\right) + (1-c)R'(a) [18] => [19] => kde c\in[0,1] je kladná konstanta.  [20] => [21] => V [[matice|maticovém]] zápisu zapíšeme uvedenou rovnici jako R' = R'(cA + (1-c)E)'', kde A'' je stochastická incidenční matice, kde na pozici (a,u) je 1/{N_u}, vede-li odkaz z u do ''a'', v ostatních případech 0, a ''E'' je matice ze samých jedniček. [22] => [23] => Vektor PageRanků ''R'' je tedy (levým) vlastním vektorem matice ''A'', vektor ''R''' matice ''cA+''(1''-c'')''E''. Vlastní vektor je normovaný tak aby \|R\|_1=\|R'\|_1=1. [24] => [25] => == Výpočet PageRanku == [26] => Jak již bylo zmíněno, PageRank lze spočítat postupnou iterací: [27] => # Zvolme počáteční vektor hodnocení ''S'' (například můžeme použít ''E'') [28] => # R_0 = s [29] => # Cyklus: [30] => ## R_{i+1} = A R_i [31] => ## d = \lVert R_i \rVert_1 - \lVert R_{i+1} \rVert_1 [32] => ## R_{i+1} = R_{i+1} + d E [33] => ## \delta = \lVert R_{i+1} - R_i \rVert [34] => # Opakujeme cyklus, dokud \delta > \varepsilon [35] => [36] => Faktor ''d'' ovlivňuje rychlost konvergence a zachovává celkovou normu výsledku. [37] => [38] => Trochu problematické jsou ve výpočtu tzv. visící stránky (dangling nodes). V praxi se často jedná o stránky, ze kterých už žádný odkaz nevede (obrázky jpg, gif, ..., často také dokumenty doc, [[Portable Document Format|pdf]], ..., atd). Výše uvedená matice ''A'' je právě z důvodů visících stránek trochu poškozena a není stochastická, ale tzv. substochastická. Tento problém se řeší obdobně jako výše zmíněné rank sinky, které, pro změnu, způsobují [[Rozložitelná matice|rozložitelnost matice]] ''A''. Rozložitelnost i substochasticita negativně ovlivňují proveditelnost výpočtu. [39] => [40] => == Přizpůsobení PageRanku == [41] => Při výpočtu PageRanku se používá [[vektor]] zdroje ranku ''E''. Kromě řešení problému “rank sinks” je to i mocný nástroj k hodnocení stránek z “různých perspektiv” – při použití upraveného vektoru E lze například označit vybranou množinu stránek za důležité pro uživatele, a hodnocení stránek ostatních bude určeno jejich relativním postavením v síti odkazů vůči těmto vybraným stránkám. [42] => [43] => Tímto způsobem je teoreticky možné vytvořit vyhledávač přizpůsobený pro konkrétního uživatele – stačí zvolit vektor E, který bude vysoko hodnotit třeba obsah složky jeho složky “oblíbené”. Potom například dotaz “baterie” vrátí elektrotechnikovi stránky o elektrickém článku, zatímco fanouškovi vojenství informace o dělostřelbě. [44] => [45] => Vzhledem k výpočetní náročnosti přepočítávání PageRanku pro každého uživatele zvlášť se tento postup ovšem nepoužívá. [46] => [47] => == Odkazy == [48] => [49] => === Související články === [50] => [51] => * [[Markovův řetězec]] [52] => * [[Stochastická matice]] [53] => [54] => === Reference === [55] => [56] => [57] => === Externí odkazy === [58] => * {{Commonscat}} [59] => * M. Hejlová: ''[https://www.fp.tul.cz/~plesinger/students/Hejlova_2015.pdf Google PageRank: Relevance webových stránek a problém vlastních čísel]'', bakalářská práce, TUL, 2015 (detailní popis zavedení PageRanku včetně matematického pozadí) [60] => * [http://www.jakpsatweb.cz/seo/pagerank.html Google PageRank] (vysvětlení na stránkách Dušana Janovského) [61] => * [http://www.lupa.cz/clanky/zahadny-google-toolbar-pagerank/ Toolbarový PageRank] (vysvětlení zeleného měřítka zobrazovaného Google Toolbarem) [62] => * [[Larry Page|Lawrence Page]], [[Sergey Brin]], Rajeev Motwani, Terry Winograd: [http://www.voelspriet2.nl/PageRank.pdf The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web] {{Wayback|url=http://www.voelspriet2.nl/PageRank.pdf |date=20050915094717 }}, [[Stanfordova univerzita]], November 1999 (anglicky) [63] => * Chris Ridings, Mike Shishigin: [https://web.archive.org/web/20080912112513/http://dbpubs.stanford.edu:8090/pub/1999-66 PageRank Uncovered], version 3.0, September 2002 (anglicky) [64] => [65] => {{Google}} [66] => {{Portály|Internet}} [67] => [[Kategorie:Vyhledávací algoritmy]] [68] => [[Kategorie:Google]] [69] => [[Kategorie:Webometrie]] [70] => [[Kategorie:Optimalizace pro vyhledávače]] [] => )
good wiki

PageRank

PageRank je algoritmus pro ohodnocení důležitosti webových stránek, navržený Larry Pagem a Sergeyem Brinem, tvořící základ vyhledávače Google. (Název algoritmu je dvojsmyslný, šlo by ho přeložit jako “stránkové hodnocení” nebo “Pageovo hodnocení”.

More about us

About

Expert Team

Vivamus eget neque lacus. Pellentesque egauris ex.

Award winning agency

Lorem ipsum, dolor sit amet consectetur elitorceat .

10 Year Exp.

Pellen tesque eget, mauris lorem iupsum neque lacus.

You might be interested in

,'Markovův řetězec','Stochastická matice','Larry Page','Sergey Brin','World Wide Web','Kategorie:Webometrie','Soubor:Pagerank1.png','Kategorie:Vyhledávací algoritmy','algoritmus','vektor','Portable Document Format','Google (vyhledávač)'

Algoritmus

Kategorie:Webometrie

Kategorie:Webometrie je kategorická stránka na české Wikipedii, která se zaměřuje na téma webometrie.

Vektor