Senin, 19 November 2012

Tips dan Sekilas Tentang Page Rank

Tips dan Sekilas Tentang Page Rank yaitu sesuatu algoritma yang sudah dipatenkan yang berperan memastikan website situs mana yang lebih penting/populer. pagerank adalah di antara fitur utama mesin pencari google serta diciptakan oleh pendirinya, larry page serta sergey brin yang disebut mahasiswa ph. d. kampus stanford.

langkah kerja

sesuatu website dapat makin popular bila makin banyak website lain yang letakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan anggapan isi/content website tersebut lebih bermanfaat dari isi/content website lain. pagerank dihitung dengan skala 1-10.

perumpamaan : sesuatu website yang memiliki pagerank 9 dapat di urutkan lebih dahulu dalam daftar pencarian google dari pada website yang memiliki pagerank 8 serta lantas selanjutnya yang lebih kecil.

konsep

banyak langkah dipakai search engine dalam memastikan kualitas/rangking sesuatu halaman situs, dimulai dari pemakaian meta tags, isi dokumen, penekanan pada kontent serta ada banyak tehnik lain atau paduan tehnik yang barangkali dipakai. link popularity, sesuatu teknologi yang dikembangkan untuk melakukan perbaikan kekurangan dari teknologi lain ( meta kata kunci (keyword), meta description ) yang dapat dicurangi dengan halaman yang spesial di design untuk search engine atau biasa dimaksud doorway pages. dengan algoritma ‘pagerank’ ini, dalam tiap-tiap halaman dapat diperhitungkan inbound link ( link masuk ) serta outbound link ( link keuar ) dari tiap-tiap halaman situs.

pagerank, mempunyai rencana basic yang sama juga dengan link popularity, namun bukan sekedar mempertimbangkan “jumlah” inbound serta outbound link. pendekatan yang dipakai yaitu sesuatu halaman dapat diangap mutlak bila halaman lain mempunyai link ke halaman tersebut. sesuatu halaman akan jadi makin mutlak bila halaman lain yang mempunyai rangking ( pagerank ) tinggi merujuk ke halaman tersebut.

dengan pendekatan yang dipakai pagerank, sistem berlangsung dengan rekursif di mana sesuatu rangking dapat ditentukan oleh rangking dari halaman situs yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman situs lain yang mempunyai link ke halaman tersebut. sistem ini bermakna satu sistem yang berulang ( rekursif ). didunia maya, ada jutaan apalagi milyaran halaman situs. oleh dikarenakan itu sesuatu rangking halaman situs ditentukan dari susunan link dari total halaman situs yang ada didunia maya. sesuatu sistem yang amat besar serta komplek.

algoritma

dari pendekatan yang telah diterangkan pada artikel rencana pagerank, lawrence page and sergey brin bikin algoritma pagerank layaknya dibawah :

algoritma awal pr( a ) = ( 1-d ) + d ( ( pr( t1 ) / c( t1 ) ) + … + ( pr( tn ) / c( tn ) ) )

di antara algoritma lain yang dipublikasikan pr( a ) = ( 1-d ) / n + d ( ( pr( t1 ) / c( t1 ) ) + … + ( pr( tn ) / c( tn ) ) )

* pr( a ) yaitu pagerank halaman a
* pr( t1 ) yaitu pagerank halaman t1 yang merujuk ke halaman a
* c( t1 ) yaitu jumlah link keluar ( outbound link ) pada halaman t1
* d yaitu damping factor yang dapat diberi pada 0 serta 1.
* n yaitu jumlah total halaman situs ( yang terindex oleh google )



dari algoritma di atas bisa dipandang bahwa pagerank ditentukan untuk tiap-tiap halaman anda bukan hanya total website situs. pagerank sesuatu halaman ditentukan dari pagerank halaman yang merujuk kepadanya yang juga melakukan sistem penentuan pagerank dengan langkah yang sama, lantas sistem ini dapat berulang hingga ditemukan hasil yang pas. walau demikian pagerank halaman a tidak segera diberikan pada halaman yang dituju, walau demikian pada mulanya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman t1 ( outbound link ), serta pagerank itu dapat dibagi rata pada tiap-tiap link yang ada pada halaman tersebut. demikianlah juga dengan tiap-tiap halaman lain “tn” yang merujuk ke halaman “a”. sesudah seluruh pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang merujuk ke halaman “a” dijumlahkan, nilai itu lantas dikalikan dengan damping factor yang bernilai pada 0 hingga 1. perihal ini dikerjakan supaya tidak total nilai pagerank halaman t didistribusikan ke halaman a.


random surfer model


random surfer jenis adalah pendekatan yang menggambarkan bagaimana sebenarnya yang dikerjakan seorang pengunjung di depan sesuatu halaman situs. ini bermakna kesempatan atau probabilitas seorang user mengklik sesuatu link sepadan dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut. pendekatan ini yang dipakai pagerank hingga pagerank dari link masuk ( inbound link ) tidak segera didistribusikan ke halaman yang dituju, tetapi dibagi dengan jumlah link keluar ( outbound link ) yang ada pada halaman tersebut. terasa seluruh juga berasumsi ini adil. dikarenakan dapat anda pikirkan apa jadinya bila sesuatu halaman dengan rangking tinggi merujuk ke banyak halaman, barangkali teknologi pagerank tak lagi relevan dipakai.


metode ini juga mempunyai pendekatan bahwa seorang user tak lagi mengklik seluruh link yang ada pada sesuatu halaman situs. oleh dikarenakan itu pagerank memakai damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sesuatu halaman ke halaman lain. probabilitas seorang user terus mengkilk seluruh link yang ada pada sesuatu halaman ditentukan oleh nilai damping factor ( d ) yang bernilai pada 0 hingga 1. nilai damping factor yang tinggi bermakna seorang user dapat semakin banyak mengklik sesuatu halaman hingga dia beralih ke halaman lain. sesudah user beralih halaman maka probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai konstanta ( 1-d ). eluarkan variable inbound link ( link masuk ), maka kemungkinan seorang user untuk beralih ke halaman lain yaitu ( 1-d ), perihal ini dapat bikin pagerank senantiasa ada pada nilai minimum.


dalam algoritma pagerank yang lain, ada nilai n yang disebut jumlah total halaman situs, lantas seorang user mempunyai probabilitas berkunjung ke sesuatu halaman dibagi dengan keseluruhan jumlah halaman yang ada. sebagai perumpamaan, bila sesuatu halaman mempunyai pagerank 2 serta keseluruhan halaman situs 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia berkunjung ke halaman itu sejumlah 2 kali ( catatan, ini yaitu probabilitas ).


sumber : wikipedia

Tidak ada komentar:

Posting Komentar