|
|
|
 |
 |
 |
| |
 << Вернуться в папку "Общая"
|
Daski Daskov |
Google LocalRank : Здесь можно все обо всем
 http://wmzru.info/posts/Google-LocalRank.html
Описание закладки:
Большое спасибо за внимание!
В основе лежит идея о книга, чтобы ранжировать страницы не по их глобальной ссылочной цитируемости, а по цитируемости между группы страниц, тематически связанных с запросом.
Алгоритм LocalRank не используется для практике (по крайней мере, в книга виде, в каком он описывается в патенте), всетаки, патент содержит черта интересных идей, с которыми, мы считаем, повинен существовать знаком круг оптимизатор. Учет тематики ссылающихся страниц используется около всеми поисковыми системами. Хотя происходит это, видимо, по порядком другим алгоритмам, изучение патента позволит уяснить общие идеи, словно это может существовать реализовано.
При чтении этой главы учитывайте, который в ней представлена теоретическая информация, а не практическое руководство к действию.
Основную идею алгоритма LocalRank выражают следующие три пункта:
1. Используя некоторый алгоритм, выбирается определенное наличность документов, релевантных поисковому запросу (обозначим это наличность N). Эти документы изначально отсортированы согласно некоторому критерию (это может существовать PageRank, либо оценка релевантности либо какой-либо видоизмененный критерий либо их группировка). Обозначим численное выражение данного критерия словно OldScore.
2. Каждая из N страниц проходит новую процедуру ранжирования, в результате которой каждая страница получает некоторый последний ранг. Обозначим его LocalScore.
3. На этом шаге величины OldScore и LocalScore перемножаются, в результате чего получается новая формат NewScore, согласно которой и происходит итоговое ранжирование страниц.
Ключевой в данном алгоритме является новая процедура ранжирования, в результате которой каждой странице присваивается последний ранг LocalScore. Опишем эту процедуру подробнее.
0. Используя некоторый алгоритм ранжирования отбираются N страниц, отвечающих поисковому запросу. Новый алгоритм ранжирования баста сидеть исключительно с этими N страниц. Каждая страница в этой группе имеет некоторый ранг OldScore.
1. При расчете LocalScore чтобы данной страницы выделяются весь страницы из N, которые имеют внешние ссылки для данную страницу. Обозначим множество этих страниц M. При этом, в множество M не попадут страницы с того же хоста (host, фильтрация произойдет по IP адресу), а также страницы, являющиеся зеркалами данной.
2. Множество M разбивается для подмножества Li . В эти подмножества попадают страницы, объединенные следующими признаками:
- принадлежность одному (или сходным) хостам. Таким образом, в одну группу попадут страницы, у которых первые три октета IP адреса совпадают. То лопать, страницы, IP адрес которых принадлежит диапазону
xxx.xxx.xxx.0
xxx.xxx.xxx.255
будут считаться принадлежащими одной группе;
- страницы, которые имеют одинаковое либо схожее сюжет (зеркала, mirrors);
- cтраницы одного сайта (домена).
3. Каждая страница в каждом множестве Li имеет некоторый ранг (OldScore). Из каждого множества выбирается по одной странице с самым большим OldScore, остальные исключаются из рассмотрения. Таким образом, мы получаем некоторое множество K страниц, ссылающихся для данную страницу.
4. Страницы в множестве K сортируются согласно параметру OldScore, затем в множестве K остаются исключительно k первых страниц (k – некоторое заданное число), остальные страницы исключаются из рассмотрения.
5. На данном шаге рассчитывается LocalScore. По оставшимся k страницам происходит суммирование их значений OldScore. Это дозволено выразить следующей формулой:
Здесь m – некоторый заданный параметр, который может варьироваться от 1 до 3 (к сожалению, информация, содержащаяся в патенте для описываемый алгоритм, не дает подробного описания данного параметра).
После того, словно расчет LocalScore чтобы каждой страницы из множества N закончен, происходит расчет значений NewScore и пересортировка страниц согласно новому критерию. Для рассчета NewScore используется следующая формула:
NewScore(i)= (a+LocalScore(i)/MaxLS)*(b+OldScore(i)/MaxOS)
i – страница, чтобы которой рассчитывается новость авторитет ранга.
a и b – некоторые числа (патент не дает более подробной информации относительный этих параметрах).
MaxLS – максимальное из рассчитанных значений LocalScore
MaxOS – максимальное из значений OldScore
Теперь постараемся отвлечься от математики и повторим весь вышесказанное простым языком.
На первом этапе происходит отбор некоторого количества страниц соответствующих запросу. Это делается по алгоритмам, не учитывающим тематику ссылок (например, по релевантности и общей ссылочной популярности).
После того, словно группа страниц определена, баста подсчитана локальная ссылочная репутация каждой из страниц. Все страницы беспричинно либо или связаны с темой поискового запроса и, вытекает, имеют отчасти схожу тематику. Проанализировав ссылки приятель для друга в отобранной группе страниц (игнорируя весь остальные страницы в Интернете), получим локальную (тематическую) ссылочную репутация.
После проделанного шага у нас лопать значения OldScore (рейтинг страницы для основе релевантности, общей ссылочной популярности и других факторов) и LocalScore (рейтинг страницы между тематически связанных страниц). Итоговый рейтинг и ранжирование страниц проводится для основе сочетания этих двух факторов.
Тэги (ключевые слова): любовь, знакомства, музыка, Программы, дружба, раскрутка сайта, Добавить в каталог
 17.12.09 04:39 |  0 |  695 / 1 |  0
Действия над этой закладкой:
 пожаловаться на закладку
|
|
|
 |
|
 |
|
|
 |
Комментарии |
 |
|
ВНИМАНИЕ! Чтобы иметь возможность комментировать чужие ссылки, Вам необходимо зайти на сайт.
 |
Спонсоры этой страницы |
|
|
|
|
<< Вернуться в папку "Общая"
17.12.09 04:39
695
0
пожаловаться на закладку
