Алгоритм page rank

Введение

На сегодняшний день в современном мире пользователей сети Интернет очень много, в соответствии появляется и количество сайтов, которые дают полезную и неполезную информацию. Пользователь в поисках нужной информации может провести всю жизнь, если только случайно не наткнется на искомый материал; поэтому чтобы быстрее найти требуемую информацию, для пользователей разработаны поисковики, которые хранят информацию об адресах и содержимом web-страниц. Серверы, которые помогают пользователю, пытаются решить проблему — как среди сотен однотипных документов выбрать лучший?

В настоящее время используются текстовые и ссылочные критерии ранжирования страниц при поиске. Первые определяют уместность («релевантность») документа исходя из наличия слов запроса в тексте и заголовках страницы. Однако, наличие большого количества документов может обесценить изощренные механизмы расчета релевантности, основанные только на содержимом страницы. Это и произошло, когда люди поняли, какую выгоду они получают от целевых посетителей, которых бесплатно предоставляют поисковики. Качество поиска испортилось, количество документов возросло — «релевантный» документ стало очень легко создать.

В целях улучшения качества поиска часть работы по определению «хороших», «важных» документов косвенно возложили на вебмастеров сети. Размещая ссылку на внешний сайт, создатель как бы рекомендует его посетителям своего сайта — именно эту особенность интернета решили использовать для улучшения качества поиска. Повышенная значимость документа определяется, таким образом, с учетом ссылок извне на сайт, содержащий этот документ.

Однако, как учесть цитируемость ресурса? Ссылки ведь тоже бывают разные. PageRank и есть такой параметр важности, он выражает цитируемость страницы.