Lawrence Page und Sergey Brin bieten in ihren Veröffentlichungen zwei unterschiedliche Versionen des PageRank Algorithmus an. In dieser zweiten Version bestimmt sich der PageRank einer Seite A wie folgt:
PR(A) = (1-d) / N + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))
Hierbei ist N die Anzahl aller Seiten des Webs. Diese zweite Version des PageRank-Algorithmus unterscheidet sich allerdings nicht grundlegend von der ersten. In der zweiten Version beschreibt der PageRank einer Seite im Sinne des Random Surfer Modells lediglich die tatsächliche Wahrscheinlichkeit, mit der der Zufalls-Surfer nach dem Verfolgen vieler Links eine Seite erreichen wird. Dieser Algorithmus bildet damit eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle Seiten des Webs ab. Die Summe aller PageRank-Werte des Webs ist damit bei dieser Version des Algorithmus gleich 1.
In der oben genannten, ersten Version erfolgt eine Gewichtung der Wahrscheinlichkeit des Besuchs einer Seite nach der Anzahl der Seiten des Webs. Demnach ist der PageRank in dieser Version im Grunde der Erwartungswert für den Besuch des Zufalls-Surfers auf einer Seite, wenn er hierfür Anläufe in genau der Höhe der Anzahl der Seiten des Webs nimmt. Bestünde das Web also aus 100 Seiten, und eine Seite hat einen PageRank von 2, so würde der Zufalls-Surfer sie bei 100 "Surfgängen" im Mittel zweimal erreichen.
Wie bereits erwähnt, unterscheiden sich die beiden Versionen des Algorithmus sich nicht grundlegend. Letztlich muss der PageRank einer Seite aus der Algorithmus-Version 2 lediglich mit der Anzahl der Webseiten multipliziert werden, um zum PageRank der Algorithmus-Version 1 zu gelangen. Selbst Page und Brin ist in Ihrer wohl bekanntesten Veröffentlichung "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine" der Fehler unterlaufen, die erste Version des PageRank-Algorithmus als Wahrscheinlichkeitsverteilung zu charakterisieren, bei der die Summe der PageRank-Werte aller Seiten gleich eins sei.
Im Folgenden wird für die weiteren Betrachtungen der oben zuerst genannte Algorithmus verwandt. Dies hat den einfachen Hintergrund, dass Berechnungen hiermit wesentlich einfacher sind, da die Größe des Webs vollkommen außer Acht gelassen werden kann.
Das Copyright dieser Erläuterung des Google PageRank unterliegt der eFactory GmbH & Co. KG
PageRank und Google sind geschützte Marken der Google Inc., Mountain View CA, USA. Das PageRank Verfahren unterliegt dem US Patent 6,285,999.
Suchmaschinenoptimierung mit osCommerce Shop-System auf Open Source Basis. Nutzen Sie unsere SEO-Module für den osCommerce-Shop, um mit ihrem Shop die Google Top-Positionen zu erreichen und ein dauerhaft stabiles Suchmaschinen-Ranking aufzubauen.
Das Copyright dieser Erläuterung des Google PageRank unterliegt der eFactory GmbH & Co. KG
PageRank und Google sind geschützte Marken der Google Inc., Mountain View CA, USA. Das PageRank Verfahren unterliegt dem US Patent 6,285,999.
Suchmaschinenoptimierung mit osCommerce Shop-System auf Open Source Basis. Nutzen Sie unsere SEO-Module für den osCommerce-Shop, um mit ihrem Shop die Google Top-Positionen zu erreichen und ein dauerhaft stabiles Suchmaschinen-Ranking aufzubauen.
- PageRank-Verfahren der Suchmaschine Google
- Der PageRank-Algorithmus
- Das Random Surfer Modell
- Abweichende Formulierung des PageRank-Algorithmus
- Die Eigenschaften des PageRank
- Die iterative Berechnung des PageRank
- Die Implementierung des PageRank in die Suchmaschine Google
