https://vik.wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=TokiTetel39 2026-05-17T09:43:32Z Az oldal laptörténete a wikiben MediaWiki 1.43.8 https://vik.wiki/index.php?title=TokiTetel39&diff=138738&oldid=prev 2012-10-21T20:24:37Z

<p>Új oldal, tartalma: „{{GlobalTemplate|Infoalap|TokiTetel39}} ==Oldalak rangsorolása webes keresőrendszerekben== A rengeteg weboldalt egy fontossági sorrendbe kell sorolni, hogy lehess…”</p> <p><b>Új lap</b></p><div>{{GlobalTemplate|Infoalap|TokiTetel39}}<br /> <br /> <br /> ==Oldalak rangsorolása webes keresőrendszerekben==<br /> <br /> A rengeteg weboldalt egy fontossági sorrendbe kell sorolni, hogy lehessen köztük keresni. A Google a Pagerank<br /> algoritmusának működése: Annál fontosabb egy oldal, minél több (minél fontosabb) oldal linkel rá. A linkek egyik<br /> lapról a másikra mutatnak, vagyis egyik állapotból a másikba, így felfoghatjuk homogén Markov-láncként is.<br /> Az egylépéses állapotátmenet-valószínűség legyen:<br /> <br /> p&lt;sub&gt;ij&lt;/sub&gt; = 1/m&lt;sub&gt;i&lt;/sub&gt;, ha i-ről mutat link j-re, vagy 0 ha nem mutat link<br /> <br /> Egy oldal fontosságát az mutatja, hogy a Markov-lánc mekkora valószínűséggel tartózkodik az oldalnak megfelelő<br /> állapotban = a lánc határeloszlását kell meghatározni. Ezzel még van pár probléma (lehet, hogy nem lesz aperiodikus<br /> és irreducibilis), ezek ellen a következőket tesszük: A láncot egyenletes eloszlásból indítjuk, vagyis<br /> <br /> P&lt;sup&gt;(0)&lt;/sup&gt; = (1/T, ..., 1/T)<br /> <br /> eloszlásból, mivel itt mindig létezik határértéke a P&lt;sup&gt;(n)&lt;/sup&gt; eloszlásnak. A határérték:<br /> <br /> P = P&amp;Pi;<br /> <br /> Azonban célunk nem a valószínűségek kiszámítása, hanem az oldalak rangsorolása, ahhoz pedig elég, ha a<br /> P&lt;sup&gt;(n)&lt;/sup&gt; = P&lt;sup&gt;(n-1)&lt;/sup&gt;&amp;Pi; iterációval a P&lt;sup&gt;(n)&lt;/sup&gt; eloszlásokat addig számoljuk, amíg<br /> a kiszámolt sorrend már nem változik.<br /> <br /> A Pagerank algoritmus finomabb változata: &amp;Pi; állapotátmenet-mátrix helyett &amp;Pi;&#039; = &amp;epsilon;U + (1-&amp;epsilon;)&amp;Pi;<br /> mátrixot használjuk (0 &lt; &amp;epsilon; &lt; 1, U mátrix minden eleme 1/T). Ez azt jelenti, hogy a fontosságok egy részét minden<br /> oldaltól beszedjük, és szétosztjuk a többi oldal között. &amp;epsilon; annak a valószínűsége, hogy nem az aktuális,<br /> hanem véletlenszerűen valamely másik oldalról lépünk tovább. Ekkor érvényes lesz az aperiodikusság és az irreducibilitás is.<br /> <br /> <br /> -- [[GruberKristof|GK]] - 2006.12.19.<br /> <br /> <br /> [[Category:Infoalap]]</div>

Unknown user