페이지랭크 예제

이 간단한 모델로, 우리는 지금 내부 연결에 대 한 몇 가지 SEO 전술을 테스트 시작할 수 있습니다. 두 개 이상의 시나리오를 플롯하여 각 페이지의 PageRank를 추가하여 주어진 목표에 가장 적합한 전술을 결정합니다. 예를 들어, 전자상거래 사이트에 홈 페이지, 카테고리 페이지, 제품 페이지 3개 등 5개의 페이지가 있다고 가정해 보겠습니다. 모든 페이지를 상호 연결하면 카테고리 페이지에 그림 A. Google에서 모든 새 웹 페이지에 초기 PageRank 점수를 할당하는 총 PageRank가 2로 표시됩니다. 이 예제에서는 초기 PageRank가 1이 됩니다. 새 제품 페이지 인 페이지 A와 페이지 B를 만들면 해당 페이지에는 각각 초기 페이지 랭크가 1이 됩니다. Pagerank는 최근 연구원의 과학적 영향을 정량화하는 데 사용되었습니다. 기본 인용 및 공동 작업 네트워크는 개별 저자에게 전파되는 개별 출판물의 순위 시스템을 마련하기 위해 페이지 랭크 알고리즘과 함께 사용됩니다. 페이지랭크 인덱스(Pi)로 알려진 새로운 인덱스는 h-인덱스에 의해 나타나는 많은 단점의 맥락에서 h-인덱스에 비해 더 공정한 것으로 입증되었습니다. [49] 네 개의 웹 페이지로 구성된 작은 우주를 가정합니다: A, B, C 및 D. 페이지 자체의 링크는 무시됩니다.

한 페이지에서 다른 페이지로 연결되는 여러 아웃바운드 링크가 단일 링크로 처리됩니다. PageRank는 모든 페이지에 대해 동일한 값으로 초기화됩니다. PageRank의 원래 형식에서 모든 페이지에 대한 PageRank의 합계는 당시 웹의 총 페이지 수이므로 이 예제의 각 페이지에는 초기 값이 1이 됩니다. 그러나 이후 버전의 PageRank 및 이 섹션의 나머지 부분에서는 0에서 1 사이의 확률 분포를 가정합니다. 따라서 이 예제의 각 페이지의 초기 값은 0.25입니다. 예를 들어, 사람들은 이전에 자신의 웹 사이트에 대한 링크가있는 많은 게시판 게시물을 만들어 PageRank를 인위적으로 팽창시킬 수 있었습니다. 노팔로우 값을 사용하면 메시지 보드 관리자는 코드를 수정하여 게시물의 모든 하이퍼링크에 “rel=`nofollow`”를 자동으로 삽입할 수 있으므로 PageRank가 특정 게시물의 영향을 받지 않도록 할 수 있습니다. 그러나 이 회피 방법은 합법적인 주석의 링크 값을 줄이는 등 다양한 단점이 있습니다. (참조: 블로그#nofollow에서 스팸) PageRank는 비교적 간단한 함수(수학식 1 참조)를 사용하여 계산되지만, 여러 웹 기반 예제에서는 특정 페이지 그룹 외부의 사이트에서 특정 페이지 그룹에 대한 인바운드 링크의 가중치를 특별한 경우로 처리합니다.