Comments on: 一式解讀 PageRank

By: Google 讓我們變笨 ? - MMDays

Google 讓我們變笨 ? - MMDays — Mon, 08 Sep 2008 06:28:16 +0000

[...] Google 所用的 PageRank，這個演算法的機制大致是連結到你網站的網頁越多，你的 [...]

By: [Mr./Ms. Days] 部落格: 企業公關的新面向 | ottblog.taiwansamsung.com

[Mr./Ms. Days] 部落格: 企業公關的新面向 | ottblog.taiwansamsung.com — Wed, 13 Feb 2008 01:57:35 +0000

[...] Saturday 之前曾經在一式解讀 PageRank與搜尋引擎最佳化兩篇文章中幫大家簡單的介紹過。而 Mr. Friday [...]

By: 部落

部落 — Sat, 09 Feb 2008 03:02:01 +0000

[...] Saturday 之前曾經在一式解讀 PageRank與搜尋引擎最佳化

By: 從連結炸彈到排行榜炸彈? « Mr./Ms. Days - 網路, 資訊, 觀察, 生活

從連結炸彈到排行榜炸彈? « Mr./Ms. Days - 網路, 資訊, 觀察, 生活 — Thu, 15 Nov 2007 21:05:27 +0000

[...] PageRank 較高來做排名的參考依據. Mr. Saturday 之前曾經在一式解讀 PageRank與搜尋引擎最佳化兩篇文章中幫大家簡單的介紹過它的原理 : 假設有 n [...]

By: smith

smith — Thu, 11 Oct 2007 18:48:43 +0000

已經是很久以前的舊文了，不過今天才看到，就來補充一下。

如果我們不要用投票的觀點來看PageRank。

使用者之所以會到訪一個網頁，簡單分成兩種情況：

情況1. 使用者一開始就知道這個網頁，「直接」到訪這個網頁。

情況2. 使用者是從別的網頁連過來，「間接」到訪這個網頁。

對任何一個網頁來說，第1種情況發生的機率是15%，第2種情況發生的機率是85%。

假設有一個page A，沒有任何其它的page有連結它。
那麼依據這個概念，它的PageRank就是0.15，因為總是會有人不透過其它網頁而直接到訪page A(例如page A的作者)。

所以，在決定damping factor 時，有必要在一開始的時候，盡量貼近現實世界當中「情況1」與「情況2」的比例(當然這個所謂現實世界的比例就有許多主觀判斷的成份在內)，才有個判斷是否「effective」的依據。

之後，再由可取得的計算能力及要求的誤差範圍來進行調整會較為合理。

By: smith

smith — Thu, 11 Oct 2007 18:48:00 +0000

已經是很久以前的舊文了，不過今天才看到，就來補充一下。

如果我們不要用投票的觀點來看PageRank。

使用者之所以會到訪一個網頁，簡單分成兩種情況：

情況1. 使用者一開始就知道這個網頁，「直接」到訪這個網頁。

情況2. 使用者是從別的網頁連過來，「間接」到訪這個網頁。

對任何一個網頁來說，第1種情況發生的機率是15%，第2種情況發生的機率是85%。

之後，再由可取得的計算能力及要求的誤差範圍來進行調整會較為合理。

By: Web 2.0@US : Eurekster swicki - 打造專屬的迷你搜尋引擎 « Mr./Ms. Days - 網路, 資訊, 觀察, 生活

Web 2.0@US : Eurekster swicki - 打造專屬的迷你搜尋引擎 « Mr./Ms. Days - 網路, 資訊, 觀察, 生活 — Thu, 11 Oct 2007 00:24:14 +0000

[...] search 這種運作的方式其實廣義來看，可以看做是 Google PageRank 演算法 (一式解讀 PageRank) 的一種延伸，大家都知道 PageRank [...]

By: 一式解讀 PageRank « 謝一瑋 (部落格)

一式解讀 PageRank « 謝一瑋 (部落格) — Fri, 20 Jul 2007 00:10:29 +0000

[...] http://mmdays.wordpress.com/2007/06/05/pagerank-explained/ [...]

By: SmallKen's Blog » Blog Archive » 說什麼是 PageRank?

SmallKen's Blog » Blog Archive » 說什麼是 PageRank? — Sun, 24 Jun 2007 13:31:09 +0000

[...] C(T1) 是 T1 這個網頁對外的連結數目，以此類推轉載於一式解讀 PageRank [...]

By: Mr. Saturday

Mr. Saturday — Fri, 08 Jun 2007 01:13:04 +0000

To pjhuang,

謝謝您提供的資料，我這邊的 PageRank 公式是簡化過後的版本 (實際上 Page 和 Brin 提出的原始公式更為簡化)，據我個人所知的範圍，Google 對於網頁的評價機制，除了 PageRank 的細節有所調整之外，還另外加入了 100 種以上其他的演算法在計算網頁的絕對排名。但是整個評價的方向並沒有偏離這個簡化的公式太多，我文章中提出的解釋也因此還是適用的。所以並不能說現在的排名結果跟 PageRank 有很大的差異。:)