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21.2 PageRank

  • 그래프에 있는 모든 정점에 대해 0 1 사이의 수치화된 점수를 할당하는
  • 용어 근접성(Term proximity) 코사인 유사도(Cosine similarity) 계산 방법 등을 이용하여 페이지의 합산 점수를 계산함
  • 텔레포트(Teleport)
    • 서퍼가 어떤 정점에서 그래프 내의 다른 어떤 정점으로든지 이동할 있음
  • 텔레포트 연산
    • 서퍼는 정점 내에 인출-링크가 있을 때에 텔레포트 연산을 지시함
    • 서퍼는 외부로 나가는 링크를 갖는 정점에서 0~1 사이의 확률로 텔레포트 연산을 수행함
 

21.2 Markov 연쇄

  • Markov 연쇄(Markov chain)
    • 이산 확률 과정(discrete-time stochastic process)
    • N 개의 상태(State) 구성되며, 페이지가 Markov 연쇄 내의 상태와 대응됨
    • [0, 1] 사이 값을 갖는 N X N 전이 확률 행렬(Transition probability matrix) P 의해 구축됨
    • 확률 행렬(Stochastic matrix) 중요한 성질은 최대 고유치가 1 상응하는 주요 왼쪽 고유 벡터(Principal left eigenvector) 가지고 있음
  • 완전 전이 Markov 연쇄(Ergodic Markov chain)
    • 상당한 기간이 지난 , 하나의 체계가 최초의 상태와 거의 비슷한 상태로 돌아가는 조건 하에 있는
    • 조건
      • 기약성(Irreducibility)
        • 상태에서 다른 상태로 0 아닌 확률로 전이하는 과정을 보장함
      • 비주기성(Aperiodicity)
        • 모든 상태의 전이는 순환되는 상태들로 나눌 없음
  • 주제 중심 PageRank(Topic-specific PageRank)
  • 개인화된 PageRank(Personalized PageRank)
 

21.3 허브와 전문성

  • 허브 점수(Hub score)
  • 전문성 점수(Authority score)
  • 좋은 허브 페이지는 많은 권위 있는 페이지를 지시하고 있으며, 전문성이 높은 페이지는 많은 허브 페이지를 갖음
  • HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)
    • 링크 분석에 따라 허브 점수와 전문성 점수를 계산하는 방법

 

 

 

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