페이지랭크 예제

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. 명시적 계산 예제가 보이지 않았기 때문에 이 계산을 여기에 포함시킬 것이라고 생각했습니다. Google은 모든 새 웹 페이지에 초기 PageRank 점수를 할당합니다. 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] 이 간단한 모델로, 우리는 지금 내부 연결에 대한 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 A와 같이 총 PageRank가 2로 표시됩니다.

페이지랭크)를 참조하십시오. 수학식 3은 대체로 수정된 수학식 2를 보여 줍니다. 수학식 1도 유사하게 수정할 수 있습니다. 이것은 이안이 그의 예에 사용한 방정식입니다. 나는 그의 결과를 복제하려고하기 때문에, 나는 N으로 내 결과를 곱합니다. 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) 하지만 SEO에 대 한 특정 좋은 선택을 만들기에 관해서 (특히 내부 연결 선택), 당신은 정말 URL의 실제 Google PageRank를 알 필요가 없습니다.

오히려, 하나의 SEO 전략 또는 다른의 효과를 추정 하는 간단한 모델은 그냥 좋은. 예를 들어, 더 높은 수학을 사용하지 않고도 각 전략이 페이지의 순위에 미치는 영향을 예측하여 두 가지 내부 연결 전략을 비교할 수 있습니다. A, B, C 및 D. 페이지의 링크와 같은 네 개의 웹 페이지로 구성된 작은 우주를 무시한다고 가정합니다. 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.

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