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

318 Štúdie vybraných tém programových a informaných systémov
Uvažujme použitie viel s mierne modifikovaným správaním. Ak vela priletí na
zdroj E ( vrchol E ) zistí kvalitu zdroja, teda PageRank E , ale súasne by zistila, že na
presnejšie urenie PageRanku E je potrebné uri PageRank vrcholov D , B,
F,
H .
Ak by bol zdroj E } kvalitný vela pri návrate do úa by s vekou pravdepodobnos-
ou išla do taniarne, kde by však netancovala za zdroj E , ale za jeden zo zdrojov odkazujúcich
na E (zdroje D , B,
F,
H ). Výber jedného zo zdrojov je náhodný. Týmto sa vela
v taniarni snaží zláka iné vely na zdroje, ktorých Page Rank je potrebný na presnejšie
urenie Page Ranku vrcholu, ktorý navštívila. Po ukonení tancovania sa vráti vela na
vrchol E a ak zlákala iné vely na odkazujúce vrcholy, môže presnejšie uri PageRank
vrcholu E . V prípade, že po aktualizácii je kvalita zdroja vysoká, existuje vysoká pravdepodobnos,
že vela bude propagova v taniarni jeden z odkazujúcich zdrojov. Celý cyklus
sa teda opakuje a Page Rank vrcholu E sa postupne približuje k teoretickej hodnote.
Podobné pravidlá platia pre všetky zdroje.
Experimenty publikované v (Návrat, 2007B) ukázali, že použitie viel na výpoet Page
Ranku môže by výhodné a v mnohých prípadoch rýchlejšie ako klasický iteraný prístup.
Na rozdiel od klasického prístupu metóda výpotu PageRanku pomocou viel neposkytuje
vždy presné výsledky, o je spôsobené povahou modelu – nie je zaruené, že
vely navštívia všetky zdroje. Tento nedostatok môžeme odstráni zvýšením potu viel.
Výhodou je možnos kontinuálneho výpotu PageRanku v prevádzke. Napríklad
Google prepoítava vždy za uritý as PageRank celého ním indexovaného webu. Pri použití
modelu viel by vely nepretržite lietali nad webovými stránkami (vrcholmi grafu)
a aktualizovali by PageRank jednotlivých stránok (vrcholov grafu).
11.4.5 Vyhadávanie webových stránok
V súasnosti pracuje väšina vyhadávaov nad off-line databázou, ktorá obsahuje indexované
stránky z asti Internetu. Obsah týchto stránok sa neustála aktualizuje a pribúdajú
nové stránky.
Rozsah Internetu je obrovský a nie je možné prehada všetky stránky, preto je nutné
on-line vyhadávanie usmerni iba na najsubnejšie cesty. Každý používate má pri vyhadávaní
svoje preferencie. Tie môže vyjadri vybratím skupiny stránok, ktoré sa venujú
oblasti, ktorú preferuje. Z tejto skupiny stránok sa zaína vyhadávanie. Webová stránka
teda predstavuje zdroj a dosiahnutenos iného zdroja predstavuje hypertextový odkaz na
inú stránku (zdroj).
Pôvodný model (Návrat, 2006) bol doplnený o správanie sa vely mimo úa. Vela si
po vyletení z úa vyberie náhodný zdroj x , urí jeho kvalitu a s pravdepodobnosou q x sa
vráti do úa, alebo s pravdepodobnosou 1 − q x si náhodne vyberie iný zdroj, dostupný zo
zdroja x . Proces sa opakuje, pokia vela nenarazí na zdroj z , z ktorého už žiadny iný
zdroj nie je dostupný. V tomto prípade sa vela s pravdepodobnosou q z vráti do úa
s kvalitou zdroja q z , inak s kvalitou 0. Návrat viel s nulovou kvalitou je zavedený kvôli
tomu, aby tento zdroj nebol zvýhodnený oproti ostatným, pretože z neho vely automaticky
leteli do úa a mohli tento zdroj propagova viac oproti ostatným. Tým, že sa vely
vrátia spä do úa a propagujú kvalitné stránky, alebo ak také stránky nenájdu môžu pozorova
a nasledova iné vely vyhadávanie sa usmeruje na kvalitnejšie zdroje. Za strán-