今のGoogle SearchのScoringにどのくらいの大きさで影響を持っているかは不明ではあるが,Googleを有名にしたアルゴリズムであることには間違いないですね. 収束性まで理解するのは少し数遊びに強くないといけませんが,scaleを気にしないcodingは容易です.単に繰り返しAdjancy Matrix(隣接行列)を収束するまで累乗していくだけです. PDL で PageRank by 伊藤直也さん, 20090305 しかし,Scaleのためには幾つか大事な点があります. Adjancy Matrixの要素が,疎であること(ゼロが多いこと)を利用してデータとしてフルマトリックスで持たないこと 行列計算を公平にしないこと 各行や各列ごとに要素の更新頻度の違いを見て,行列計算の更新頻度を行や列ごとに変えます Googleさんお得意の分散処理 PageRankの簡単に勉強するなら