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
リンク解析とか: 重要度尺度と von Neumann カーネル - smly’s notepad
NAIST の入学手続を終えた. 残りの期間はサーベイするぞーということで shimbo 先生の講義資料「リンク解析とその周辺の話題」を読んでいます. 一日目, 二日目の資料は PageRank, HITS, SALSA などの重要度尺度の紹介と, von Neumann Kernels と HITS の関係についてのお話が中心. これらを実装してみた. 後半に進むほど力尽きて記述が適当になってます:)PageRankポイントはランダム遷移行列による random walk では定常分布に収束しない (エルゴード性 (ergodic) を満たさない) という点. どうして満たさないかというと. sink (出次数のない節点) が存在するとき, 明らかに既約 (irreducible) でないのでエルゴード性を満たさない. 複数の強連結成分を持つケース => 周期性を持つと考えてよい? 周期
Technical SEO – Fundamental Principles — Smashing Magazine
Today’s SEO industry is split into two related fields: content marketing and technical optimisation. The ability to create content that resonates with audiences and communicates a brand identity is vital to the success of any website, and articles exploring every intricacy of this art can be found on the web with relative ease. In this article, Tom Bennet will be exploring three of the fundamental
きまぐれ日記: page popularity と page quality と randomness (PageRank 編)
昨日の話の続きです。よくよく考えてみると、PageRank も無作為性を取り入れたアルゴリズムでした。 PageRank は、Web Page の quality を求める方法の一つです。基本的な考え方は、ネットサーファーが ε の確率で無作為に選んだページにジャンプし、1-ε の確率で現在のページ内のリンクを辿ります。サーファがこの手続きを延々と続けていき、定常状態でのページの滞在時間が PageRank です。 このときの ε で無作為のページにジャンプする行為が、無作為性そのものです。 PageRank に似たアルゴリズムとして、Kleinberg の HITS があります。これは、たくさんのリンクを放出する HUB度 と、たくさんのリンクをもらう Authority度 という二つの quality を page に与え、HUB度 の高いページからリンクされると Authority
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