136373 (PageRank: начала анализа), страница 2

Однако, рассмотрим реальную ситуацию. Для того, чтобы воплотить в жизнь свои знания о распределении PageRank, необходима индексация ваших страниц. В случае Google, ваш сайт не будет проиндексирован (либо придется ждать индексации очень долго) до достижения некоего порогового значения PageRank. В любом случае, на ваш сайт должны существовать ссылки, хотя бы одна. Это значит, что ваш сайт не оторван от "внешнего мира", и существует ненулевой "входящий PageRank", направленнный извне на ваш сайт.

Из этого рассуждения следует, что:

Расчеты PR "в отрыве" от окружения сайта неточны для каждой страницы вашего сайта - они проделаны для нулевого входящего PageRank

Правило нормировки не работает в пределах вашего сайта (но работает в пределах глобального набора проиндексированных страниц, т.е. в рамках Интернет по версии Google)

Никакой численный расчет не может применяться в динамике - ведь входящий PageRank изменяется по мере раскрутки сайта (если вы дочитали до этого места, вероятно, раскруткой своего сайта будете заниматься так же упорно). Соответственно, меняется во времени PR каждой страницы.

Стоит помнить о том, что по своей сути PageRank - это поток (поток теоретической посещаемости). Соответственно, расматривая свой сайт как "маленькую вселенную", вы не учитываете потоки извне. Если применить аналогию, такой сайт похож на высохшее озеро, на дне которого осталось несколько луж, и вы рассчитываете, в какой из них будет больше воды.

Посмотрим, что происходит при увеличении входящего PageRank.

Вот простейший сайт из четырех страниц, ссылок извне нет-

А здесь входящий PageRank равен единице-

Но нам скоро станет лень рассчитывать PageRank при каждом "воображаемом" изменении внешнего PageRank (P0). Поэтому рассмотрим общий случай и выразим PR страниц как функции от P0-

В дальнейшем будем рассчитывать PageRank страниц как функции от входящего PR. Это позволит выделить ту компоненту PageRank, которая увеличивается по мере раскрутки, и отделить "остатки" в виде констант, величина которых порядка единицы. А солипсистскими методами расчета пользоваться на будем - мы ведь не одни в Интернете...

Функциональный метод расчета PageRank

Задача: рассчитать стабильные значения PageRank, не применяя итерационных методов. Рассмотрим уравнение (1) внимательнее - в нем нет никаких особенностей, которые требуют применения итераций. Наоборот, PR каждой страницы определяется как функция PR других страниц. Предположим, что мы достигли стационарного состояния, и PageRank страниц не меняется. Остается только записать уравнения для PR каждой из страниц и решить систему.

{1}

Итак, будем рассчитывать PageRank страниц сайта как функцию от внешнего, "входящего" PageRank. Для этого нужны: уравнение (1) и представление об эквивалентности страниц одного типа. Пример-

На сайте, который приведен ниже, 3 нижних страницы эквивалентны между собой во всех смыслах. Соответственно, все они будут иметь одинаковый PageRank (P2). Головная страница отличается от них и имеет PR=P1.

Запишем уравнения для страниц вида 1 и вида 2:

P1=0.15+0.85*(P0+3P2) - на страницу вида 1 ссылаются 3 страницы вида 2, на каждой из которых есть одна ссылка.

P2=0.15+0.85*(P1/3) - на страницу вида 2 ссылается страница вида 1, на которой есть 3 ссылки.

Решая эту систему, получаем-

P1=0.15*(1+3*0.85)/(1-0.85^2)+0.85/(1-0.85^2)*P0=1.92+3.06*P0 P2=0.69+0.87*P0

Этим методом хотя и сложнее пользоваться, но он обладает одним хорошим качеством, которого нет у итерационных методов - общностью.

Откуда берется PageRank?

Поль Дирак выдвигал предположение, что существует оптимальное расстояние, с которого лучше всего наблюдать женское лицо. Действительно: на нулевом расстоянии, равно как и на бесконечном, удовольствие от созерцания стремится к нулю. В то же время, на промежуточном расстоянии оно явно не нулевое. Значит, между нулевым и бесконечным расстоянием существует максимум функции Удовольствие=f(Расстояние)

Давайте рассмотрим, хотя бы с помощью итерационного метода, два граничных случая связности сайтов.

Случай 1: Все страницы в Интернете замкнуты в "кольцо" - на каждой есть только одна ссылка на соседа, и только одна входящая ссылка. Результат: PageRank равен единице для всех страниц.

Случай 2: Все страницы в Интернете перелинкованы друг с другом - на каждой из N страниц есть ссылки на всех N-1 соседей, и столько же входящих ссылок (N-1). Результат: PageRank равен единице для всех страниц.

Откуда же берется большой PageRank?

Ответ: из неоднородности распределения ссылок по страницам. Дело в том, что все страницы сети были эквивалентны, что привело к одинаковому значению PageRank. Но если в однородном Интернете две страницы "обменяются ссылками", их PageRank увеличится. А у всего остального Интернета - чуть-чуть, но уменьшится. Таким образом, те, кто обмениваются ссылками, "стягивают одеяло на себя".

Надо сказать, что приведенный выше функциональный метод чуть-чуть неточен. Дело в том, что он не учитывает изменения среднего PageRank сети при появлении рассмотренного сайта. На сайте средний PageRank не равен единице, в отличие от Интернета, поэтому после проведенного расчета нужно пересчитать PR всех страниц в сети:

PRinew=PRiold*(Средний PR в интернете без вашего сайта)/(Средний PR в интернете, включая ваш сайт)

Но, поскольку суммарный PR по Интернету никто не знает, делать этого мы не будем. В любом случае эти изменения мизерные, но именно они и являются тем самым "стягиванием одеяла на себя".

Промежуточные выводы

Мало смысла в расчете PageRank страниц без учета "внешнего" PageRank

Нормировка PageRank на единицу работает только в глобальном масштабе, но не в пределах одного сайта

Значения PageRank порядка единицы очень малы и неинтересны для анализа. Основной интерес представляет передача потока PageRank от одной страницы к другой

Продолжение, в котором рассмотрены частные случаи и различные случаи иерархии страниц сайта - PageRank: анализ потоков.

Список литературы

Larry Page PageRank: Bringing Order to the Web

Александр Садовский Растолкованный PageRank, перевод старого варианта статьи [4]

Ian Rogers The Google Page Rank Algorithm and How It Works Обзор ошибок старого варианта статьи [4]

Chris Ridings PageRank Explained, новый вариант статьи

Артем Шкондин PageRank: Больше ссылок хороших и важных

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://promosite.ru/