elektronická verzia publikácie - FIIT STU - Slovenská technická ...

Získavanie informácií z webu metódami inšpirovanými sociálnym hmyzom 317
boli mierne kvalitnejšie a na kvalitné odporúanie vystaoval menší poet viel. Experimenty
s velami s pamäou boli publikované v (Návrat, 2007A).
11.4.4 Použitie modelu viel pri poítaní PageRanku
Algoritmus PageRank je založený na innosti imaginárneho surfera, ktorý nahodne kliká
na linky. Po každom kliknutí sa surfer rozhoduje i klikne znova. Pravdepodobnos, že
surfer bude pokraova sa nazýva faktor útlmu. Viaceré štúdie sa zaoberali rôznymi faktormi
útlmu, poda (Page, 1998) tento faktor nadobúda vo všeobecnosti hodnotu približne
0,85.
Všeobecný vzorec na výpoet PageRanku je poda (Page, 1998) nasledujúci:
( p )
PR = 1 − d + d
i
p ∈M
( )
j p i
PR
L
( p j )
( p )
kde i
M p i je množina stránok, ktoré odkazujú
na stránku p i a L ( p j ) poet vychádzajúcich liniek zo stránky p j .
Na výpoet dostatone presnej hodnoty PageRanku každej stránky je potrebných
niekoko iterácií. Poas každej iterácie sa prepoíta PageRank každej stránky v kolekcii.
Poet iterácií závisí od potu stránok v kolekcii a od zložitosti prepojenia jednotlivých
stránok.
Na obrázku 11-8 webové stránky predstavujú vrcholy grafu a orientované hrany grafu
prepojenia medzi stránkami.
p je stránka, ktorej PageRank poítame, ( )
j
Obrázok 11-8. Jednoduchý graf prepojenia webových stránok.
Pri iteratívnom prístupe sa vypoíta PageRank stránky A , potom postupne PageRank
stránok B , C,...
M .
Najideálnejšie by bolo vypoíta PageRank stránok, od ktorých sú ostatné stránky závislé.
Ak uvažujeme situáciu, ktorá je zobrazená na obrázku 1-8 a chceme vypoíta Page
Rank stránky E . V tomto prípade potrebujeme pozna PageRank stránok B , D,
H , F
a následne Page Rank stránok J, K a L, M .