Googleアルゴリズム200項目全てを特別公開 – マーケティングブログ
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう！（Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm） は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在（2011年4月）でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許（合衆国特許出願0050071741）に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報（Who is情報）の表示/非表示 ドメイン種類（サイトレベルドメイン（.com や co.uk） ト
Googleアルゴリズム変更：良サイトに「とばっちり」 | WIRED VISION
前の記事 「3DS講演と同時に新iPadイベント」の意味 58カ国からの仮想合唱、TED会議で大好評(動画) 次の記事 Googleアルゴリズム変更：良サイトに「とばっちり」 2011年3月 3日 メディア コメント： トラックバック (0) フィードメディア Ryan Singel 米Google社は2月24日(米国時間)、検索アルゴリズムを更新した。コンテンツの質が低いサイトを検索結果の上位から取り除くのが目的だったが、すべてがうまく行ったわけではなかった。 SEOソフトを作る独Sistrix社の分析によると、良質でないとされるサイトの多くが格下げになったが、その一方で、「コンテンツ工場」と呼ばれる『Demand Media』(日本語版記事)はほとんど影響を受けなかった。 さらに、良質なサイトの一部で「とばっちり」を受けたところも多い。 Apple社の話題を扱うニュースブログ『Cult
PDL で PageRank - naoyaのはてなダイアリー
id:smly さんが PageRank や HITS を Python で実装 されているのに触発されて、自分も PageRank を Perl で実装してみました。 PageRank の計算の中心になるのは Power Method (べき乗法) です。べき乗法では行列とベクトルの積を計算しますので、手軽に使える行列演算ライブラリがあると楽でしょう。 色々調べてみたところ、PDL (The Perl Data Language) が良く使われているようでしたので、これを選択しました。PDL では各種行列演算が簡単に行える他、文字列評価をオーバーライドして行列の文字列出力を良い具合で定義してくれていたりと、なかなかに便利です。PDL は行列計算以外にも色々な科学技術計算やグラフ描写などの操作をサポートしているようです。 さて、PDL を使った PageRank 計算のコードは以下のように
Google の PageRank に関する参考書 - 武蔵野日記
今日は理論的な話をするのではなく、単なる参考書についてのポインタ。今週時間取って Google's Pagerank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings 作者: Amy N. Langville,Carl D. Meyer出版社/メーカー: Princeton Univ Pr発売日: 2006/07/03メディア: ハードカバー購入: 6人 クリック: 50回この商品を含むブログ (11件) を見る をちゃんと読んでいるのだが、なかなかこの本はよい。そんなに分厚くないのだが、理論的な話と実装の話がバランス取れていて、ときどき入っている小話(中国の検索がどうだとか、Google が株式公開したときの Dutch Auction はどうだとか)もおもしろい。Google's PageRank と書いてはいるが、Kleinberg
Robust PageRank and Locally Computable Spam Detection Features - 日々の勉強の航跡
R. Andersen, C. Borgs, J. Chayes, J. Hopcroft, K. Jain, V. Mirrokni, S. Teng Robust PageRank and Locally Computable Spam Detection Features Proceedings of Fourth International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web 2008. Apr. 論文の在処 概要 Webのspamに関連した論文。 局所的に計算できるcontribution vector*1の近似を用いて、前半ではspamの発見方法の提案、後半ではRobust PageRankという文字通りPageRankをspamに対してrobustにしたランキングシステムの提案をしている。 cont
GoogleNewsのレコメンドの中身 - UMEko Branding
先日、全体ゼミで発表したときの内容ですが、ここにまとめときます。。GoogleNewsのレコメンドの中身を追った論文の要約です。少し前の全体ゼミで用いた資料です。ソース：Abhinandan Das,Mayur Datar,Ashutosh Garg,Shyam Rajaram,"Google News Personalization: Scalable OnlineCollaborative Filtering",WWW2007不勉強な個所が多々ありますので、誤っている箇所等ありましたら、是非ご指摘ください。 個人的には、最近のモデルベースの手法の勉強・おさらいという意味で用いているので、GoogleNews独自の拡張なり実装の部分の内容が省かれている場合があります。また、データ構造やMapReduceを用いた計算の仕組みの部分は、ここでは省略しています。。一応、 全体像 ・LSH(Lo
ビッグキーワード vs. ロングテールキーワード ? Googleアルゴリズムの重み付け
アメリカで著名なSEOコンサルタントの１人、Aaron Wall（アーロン・ウォール）氏が彼の運営するSEO Book.comのブログで、Googleはキーワードの競合度によって重み付けする要素を変えていると分析しています。 競合の多いビッグキーワードと競合の少ないロングテールキーワードでは、何が重要視されるのでしょうか。 Aaron Wall氏は、以下のように比較しています。 （特定のキーワードを対象にした数値ではなく、一般的に考えられる両者の比較です） □競合の激しいキーワード ドメイン・オーソリティ：25% リンクのアンカーテキスト：20% 関連サイトからのリンク：20% リンクの多様性：15% サイトの年齢：15% 内的要因：5% □ロングテールキーワード 内的要因：50% サイトの年齢：15% ドメイン・オーソリティ：15% リンクのアンカーテキスト：15% リンクの多様性：5%
Rauru Blog » Blog Archive » Google の自動学習
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グーグル、検索アルゴリズムを少しずつ明らかに
Googleは、同社の検索エンジンの内部動作について、少し秘密にしすぎていたという結論に達した。 同社はこれまで、何を検索結果一覧の先頭に表示するかを決定するアルゴリズムについて、あえて公表を避けてきた。同社の検索品質に関するエンジニアリング担当バイスプレジデントを務めるUdi Manber氏は米国時間5月21日付けのブログ投稿で、その理由の1つは、競合他社による模倣を防止するためであり、また別の理由としてはそれを悪用するウェブサイトの出現を防ぐためであったと述べた。しかし今後は、もう少し公開していく予定である。 「完全な秘密主義を貫くのは理想的ではない。このブログ投稿は、今後はこれまでよりももう少し公開していこうという新たな決意を示すものである」とManber氏は述べている。「これからは定期的に新しい部分について語り、古い部分を説明し、アドバイスをし、情報を公開し、対話していくよう努力す
Google の秘密 - PageRank 徹底解説
INDEX はじめに PageRank の基本概念 どうやって PageRank を求めるか 現実に適用する際の問題 Namazu での実装実験 PageRank に対する個人的見解 参考文献 おまけ：「グーグル？／ゴーグル？」 Since: Thu Feb 1 18:22:44 JST 2001 Last Refreshed: Sat Jan 24 18:30:35 JST 2004 ★(2004/1/24) Yuan Huanglin氏によって 本ページの中国語訳 が作成されました。 ★(2003/7/1) 拙著『Namazuシステムの構築と活用』を改訂しました。 詳しくは サポートページをご覧ください。 ★(2003/5/20) Google に関するオンラインニュース記事一覧(日本語記事のみ)を 別ページ(googlenews.html) として分離しました。 ★(2001/2/
初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE
いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日本ではまだYahoo！の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基本的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、
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Amazon.co.jp: Google PageRankの数理 ―最強検索エンジンのランキング手法を求めて―: Amy N.Langville (著), Carl D.Meyer (著), 岩野和生 (翻訳), 黒川利明 (翻訳), 黒川洋 (翻訳): 本
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
PageRank for Product Image Search - WWW2008 Refereed Papers