問題タブ [pagerank]

背景：sub.domain.comにWebアプリがあります。私の主要なウェブサイトはdomain.comにあります。私のsub.domain.comページには、domain.comのページランクを上げるために使用したいキーワードが詰め込まれています。ただし、アプリ全体はsub.domain.comに記述されているため、URLの記述方法などにより、domain.com/subdirectoryでホストするのは少し手間がかかります。

最初の質問：（sub.domain.comからdomain.com/subdirectoryへの）移行により、domain.comのページランクが現在よりも大幅に向上すると思いますか？私はたくさんの研究をしました、そしてグーグルがサブドメインをメインドメインにリンクするならば意見は分かれます。

次の質問：移行を実行したい場合、実際のコードベースで実行するのは困難です（困難よりも退屈です）。mod_rewriteでこれを行う方法について誰かアドバイスがありますか？それを行うには賢い方法が必要であることは知っていますが、解決策をスケッチし始めることすらできません。たぶんこれはそれが良いことではないことを意味しますが、私はすべてのURLを書き直すのではなく、ある種の迅速なハックを望んでいました。さらに、非常に簡単に元に戻せるようにしたいと思います。これは、URLを変更した場合には当てはまりません（開発は進行中であるため、以前のバージョンをロールアウトするほど簡単ではありません）。

カスタム SEO コンテンツ管理システムを構築する最終学位プロジェクトを依頼されました。要点は、この CMS の内部検索エンジンに PageRank アルゴリズムを実装して、クエリの結果を PR で並べ替えるという要求です。出来ますか？どうすればこれから始められますか? CMS は、PHP と MySql (または PostgreSql) 上に構築されています。よろしくお願いします。

私は自分の国のページをインデックス化する検索エンジンの開発に興味を持っている学生です。私はしばらくの間、使用するアルゴリズムを研究してきましたが、HITS と PageRank が最も優れていると判断しました。HITSアルゴリズムよりも安定しているため（または読んだことがあります）、PageRankを使用することにしました。

PageRank に関連する無数の記事や学術論文を見つけましたが、私の問題は、これらの論文でアルゴリズムを形成する数学記号のほとんどを理解していないことです。具体的には、Google マトリックス (既約の確率行列) の計算方法がわかりません。

私の理解は、次の 2 つの記事に基づいています。

• http://online.redwoods.cc.ca.us/instruct/darnold/LAPROJ/fall2005/levicob/LinAlgPaperFinal2-Screen.pdf
• http://ilpubs.stanford.edu:8090/386/1/1999-31.pdf

誰かが数学記号の少ない基本的な説明 (例があればいいでしょう) を提供できますか?

前もって感謝します。

Mysqlデータベースに2つのテーブルがあります

table1 にはネットワーク内のすべての Web ページがあります

table2 には、リンクのソース ページとリンク先ページの 2 つのフィールドがあります。

ネットワークのページランクを計算する方法

この記事を見つけましたここでは、PageRank アルゴリズムについて説明していますが、PHP で数式を記述するのは非常に困難です + 数学が苦手です

ありがとう

アップデート：

ネットワークには約 5000 ページあります

ウィキペディアによると：PageRank

確率は、0 から 1 までの数値で表されます。0.5 の確率は、通常、何かが起こる "50% の可能性" として表されます。したがって、0.5 の PageRank は、ランダムなリンクをクリックした人が 0.5 の PageRank を持つドキュメントに誘導される確率が 50% であることを意味します。

彼らは、どのネットワークのすべてのページランクの合計も 1 に等しくなければならないと言っています。

私の質問は、

では、Google はどのようにしてすべてのページに 10 段階のランクを付けているのでしょうか?!

小規模なローカル ネットワークのページランクを計算したので、この質問をしています。

しかし、私は 0.0286358921402 のような小さなページランク数で終わっています

それらをパーセント % または 10 のうちのいずれかに変更するにはどうすればよいですか?

ありがとう

ドメインのページランクの検索を自動化するにはどうすればよいですか? この Python スクリプトを見つけましたが、機能しなくなりました。Google は、これを自動化することを好まないようです。

では、ページ ランク スコアの代替プロバイダーはありますか? Google とまったく同じ結果は必要ありませんが、同等の結果が必要です。

Pagerankは、一連のページのノードグラフと、それぞれの内向きおよび外向きのリンクによって形成される有向エッジで機能します。したがって、特定のページのランクは、ノードグラフで広く局所的に誘発される効果です。

一方、SVDは値のマトリックス全体で機能し、方向性はありません。サイトAとサイトBの間のリンクは、正しいマトリックス要素で1としてのみ登録されます。これはグローバルシステムであるため、ランキングはグローバルな効果です。

Webから派生したマトリックスが極端にまばらであることを考えると、SVDは完全なデータセットを必要とし、かなりのメモリ要件があるため、ここではパフォーマンスが悪いと予想されます。

本当？Pagerankは主にノードグラフベースのアルゴリズムであるためSVDを上回っていますか？Pagerankは、単語が言及された回数を超えて、ページから意味的関連性をどのように推測できますか？それとも、Pagerankがページをランク付けした後に実行される2番目のステップでしょうか？

多くの人PR(A) = 1 - d + d * \sigma PR(E)/L(E)がページランクの公式として使用しています。しかし、それは本当にPR(A) = (1 - d)/N + \sigma PR(E)/L(E)です。PR(A) > PR(B)どちらの式を使用しても同じである場合、それほど大きな違いはないことはわかっています。また、PageRank に関する Larry Page の論文で、すべてのページランクを合計すると 1 に等しくなるはずだと述べています。