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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、
Googleサービスの使い方！
※以下、全ての新着を紹介すると膨大なので、追加した主要リンクのみの紹介。 5/30： Googleツールバー用 カスタムボタン工房 5/28： Googleイメージ検索で「顔写真」や「ニュース画像」を限定検索！ 5/28： YouTubeプレイヤーに３つの新機能！ 5/25： Google Calendarがついに携帯に対応！ 日本語対応も。 5/25： Google 翻訳に言語横断検索登場！ 5/24： Googleが「Adsense For Video」テスト開始 5/24： GoogleがFeedburner買収へ 5/23： 今ホットな話題が分かる「Google Hot Trends」公開 5/23： Googleカレンダーをオフラインで使う方法
[を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
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