Pregunta: Minicaso de revisión del capítulo PageRank de Google El PageRank de Google es un algoritmo que intenta informarle de dónde vienen las personas cuando llegan a su sitio web y qué fuentes son las más frecuentes. Tenga en cuenta que, como su nombre lo indica, un rango de página es un índice estimado página por página; no es una evaluación general del sitio web.

Minicaso de revisión del capítulo PageRank de Google El PageRank de Google es un algoritmo que intenta informarle de dónde vienen las personas cuando llegan a su sitio web y qué fuentes son las más frecuentes. Tenga en cuenta que, como su nombre lo indica, un rango de página es un índice estimado página por página; no es una evaluación general del sitio web. Sin embargo, supongamos que está tratando de determinar el rango de su página de inicio. Piensa que es un buen comienzo y que los clientes pueden navegar con mayor precisión una vez que estén en su dominio. El modelo de clasificación comienza comprobando todos los enlaces entrantes a la página de inicio durante un período determinado (digamos, las últimas 24 horas o la última semana, según el tráfico del sitio y la actualización de la información). Los clientes pueden aterrizar en la página de inicio a partir de muchos enlaces, y los enlaces que generan tráfico para usted difieren en su importancia. En particular, la influencia de las páginas entrantes varía, ponderada por dos factores: La clasificación de la página del enlace de origen (más alto es mejor) Cuántos enlaces salientes contiene esa página de origen (Un número más bajo es mejor, ya que el enlace a su por lo tanto, la página de inicio es más selectiva). Por lo tanto, si la página A contiene un enlace a su página de inicio, y tiene un rango de página propio alto y relativamente pocos enlaces de alcance, tiene más peso que la página B con su rango de página más bajo y más enlaces de divulgación. Este algoritmo es obviamente iterativo porque necesitamos estimar las clasificaciones de las páginas A y B antes de que podamos incluirlas en la estimación de la clasificación de su página de inicio. En teoría, las iteraciones podrían continuar hasta el infinito. En el algoritmo real, hay valores iniciales y alrededor de 100 iteraciones llevan la mayoría de las estimaciones a la aproximación convergente. Finalmente, Google ejerce la prerrogativa de modelado universal de incluir un término para margen de maniobra o un factor de fudge.