पेजरैंक समराइजेशन इश्यूज

यदि कोई आधिकारिक आपके लिए संदर्भित करता है, तो यह कई अनधिकृत स्रोतों से लिंक ("आवाज़") से अधिक आपकी स्थिति को बढ़ाता है - यही Google साइटों की रैंकिंग का मूल विचार था। उसने सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण में अपनी स्पष्ट निरंतरता पाई, जहां पेजरैंक का सूत्र एक प्रकार की केंद्रीयता है , अर्थात्। यह निर्धारित करना कि सामाजिक ग्राफ का कौन सा नोड अधिक "केंद्रीय" है और किस आधार पर है। मैं इस क्षेत्र का विशेषज्ञ नहीं हूं; एक सरसरी परीक्षा से तिरछे, यह मुझे प्रतीत हुआ कि इंटरनेट पर सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण मुख्य रूप से सोशल मीडिया मार्केटिंग की जरूरतों के लिए उपयोग किया जाता है, जहां लोगों को रैंकिंग देना मुख्य लक्ष्य नहीं है। इसके बजाय, smm का लक्ष्य ब्रांडों को अधिक प्रभावी ढंग से बढ़ावा देना, बिक्री बढ़ाना आदि है, हालांकि, लोगों को रैंकिंग देना एक दिलचस्प दिलचस्प लक्ष्य हो सकता है। यहाँ मैंने संक्षेप में इन हितों को सूचीबद्ध किया है।

लोगों को रैंक करने के लिए पेजरैंक सूत्र का सीधा आवेदन सवाल उठाता है; मेरे पास उन्हें जवाब देने के लिए पर्याप्त क्षमता नहीं है, मैं एक जानकार समुदाय की प्रतिक्रिया की उम्मीद करता हूं।

1. एक साइट के क्लासिक पेजरैंक की एक संभावित व्याख्या है - यह संभावना है कि कोई व्यक्ति इस साइट के लिंक पर बेतरतीब ढंग से क्लिक करेगा। यह भिगोना कारक को ध्यान में रखता है, अर्थात। तथ्य यह है कि उपयोगकर्ता अंतहीन क्लिक नहीं करता है। गणितीय दृष्टिकोण से, भिगोना कारक रैंकिंग समस्या के समाधान की विशिष्टता सुनिश्चित करता है। लेकिन जब लोगों की रैंकिंग की बात आती है, तो संभावनावादी व्याख्या अपना अर्थ खो देती है। यह स्पष्ट नहीं है कि फिर भिगोना कारक की व्याख्या कैसे करें। जब तक अमूर्त - कार्य को नियमित करने के लिए, जैसा कि दिमित्री शेपलेन्स्की का मानना ​​है। और इस मामले में इसका मूल्य पर्याप्त होगा।

2. एक अन्य समस्या लोगों के संबंध में एक संदर्भ या आवाज के रूप में मानी जाती है। साइटों के लिए केवल एक प्रकार की आवाज है - एक हाइपरलिंक, जबकि लोगों के लिए विभिन्न प्रकार की चीजों को आवाज माना जा सकता है। सबसे स्पष्ट ब्लॉग और सामाजिक नेटवर्क पर दोस्त कनेक्शन हैं। लेकिन उदाहरण के लिए, आपके विषय पर टिप्पणियों की उपस्थिति अनिवार्य रूप से आपके पक्ष में "वोट" है, क्योंकि विषय ने दर्शकों की रुचि और ध्यान आकर्षित किया। इसमें लाइक, रीट्वीट, पढ़ने के तथ्य आदि भी शामिल हैं। संक्षेप में: लेखक या उसकी सामग्री पर ध्यान देने वाला कोई भी प्रदर्शन एक आवाज है। यहां से अभी भी समस्याएं हैं।

3. उदाहरण के लिए, एक यादृच्छिक रीडर से एक कर्म आवाज को एक दोस्ताना कनेक्शन के बराबर नहीं माना जा सकता है। या, फिर से, एक टिप्पणी एक ही लेखक से नियमित टिप्पणी के बराबर नहीं है। इसलिए, सामाजिक ग्राफ ( आसन्न मैट्रिक्स ) के एन्कोडिंग मैट्रिक्स में बॉन्ड्स का वजन होना चाहिए। जहां तक ​​मैं समझता हूं, Google मैट्रिक्स के मामले में , रिश्ते अनिवार्य रूप से संतुलित हैं, क्योंकि एक नोड इससे निकलने वाले कनेक्शन की संख्या के विपरीत आनुपातिक रूप से घावों को वितरित करता है, और यह पता चलता है कि पूरे ग्राफ़ में कनेक्शन उनकी "ताकत" में भिन्न हैं। दूसरे शब्दों में, गणित के हिस्से में कोई समस्या नहीं है, एकमात्र सवाल वजन की पर्याप्त परिभाषा है (हालांकि यह अपने आप में तुच्छ नहीं है)।

4. शास्त्रीय पेजरैंक सूत्र में, यदि साइट का लिंक है, तो रैंक का प्रेषित मूल्य नकारात्मक नहीं हो सकता है। किसी भी नोड के घावों की गैर-नकारात्मकता हमें एक समाधान के अस्तित्व पर पेरोन-फ्रोबेनियस प्रमेय को लागू करने की अनुमति देती है। लेकिन कर्म द्वारा आवाज नकारात्मक हो सकती है, टिप्पणी नकारात्मक हो सकती है, आदि सामाजिक ग्राफ के नोड्स के बीच घावों के नकारात्मक मूल्यों को स्थानांतरित करने की संभावना है, जाहिर है, इस सेटिंग में रैंकिंग समस्या के समाधान के अस्तित्व और विशिष्टता के गणितीय प्रमाण की आवश्यकता है।

5. क्लासिक पेजरैंक सजातीय वस्तुओं के नेटवर्क पर लागू होता है, अर्थात एक प्रकार की वस्तुएं - "साइट"। लेकिन जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, जब लोगों को रैंकिंग करते हैं, तो ध्यान सीधे लेखक (कर्म पर आवाज, मित्र-संबंध, लिंक्डइन पर सिफारिश, आदि) पर दिखाया जा सकता है और अप्रत्यक्ष रूप से इसकी सामग्री पर प्रतिक्रिया के माध्यम से दिखाया जा सकता है। बाद का मामला, इसके अलावा, इंटरनेट पर आम है - हम व्यक्तिगत परिचित के माध्यम से अपनी सामग्री द्वारा लोगों का अधिक मूल्यांकन करते हैं। और लेखक और सामग्री इकाइयाँ पहले से ही विषम वस्तुओं का एक नेटवर्क बनाती हैं, जिसमें, उदाहरण के लिए, एक उच्च श्रेणी की पोस्ट अपने लेखक के लिए "वोट" कर सकती है। इस पद के अनुसार , विकिटोलॉजी रैंकिंग विधियों में इस परिस्थिति को किसी तरह ध्यान में रखा गया था। गणित के संदर्भ में, PRUFFI एजेंसी से रेटिंग किसी भी तरह से उन्नत नहीं है, लेकिन एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू पर ध्यान केंद्रित करती है - जब लोग रेटिंग करते हैं, तो यह उन संगठनों की रेटिंग को ध्यान में रखता है जिसमें वे काम करते हैं। यदि संगठनों द्वारा हमारा मतलब एक अमूर्त चीज से है - किसी भी परियोजना में एक रेटेड व्यक्ति की भागीदारी के साथ, हमें विषम वस्तुओं का एक नेटवर्क भी मिलता है जिसमें विभिन्न प्रकार की वस्तुएं एक-दूसरे को घाव पहुंचाती हैं।

6. एक वास्तविक संचार नेटवर्क में, न केवल उनके अलग-अलग वजन होते हैं, बल्कि यह वजन समय पर भी निर्भर करता है। आज, लोग दोस्त हैं, और कल वे युद्ध में हैं।

पूर्वगामी को देखते हुए, यह समस्या वर्तमान में गतिशील नेटवर्क विश्लेषण के विकासशील क्षेत्र से संबंधित है।

मैं सातवें बिंदु को लिखना नहीं चाहता, क्योंकि यह व्यक्तिगत रूप से मेरी गलतफहमी है, लेकिन चार नोड्स के नेटवर्क में पेजरैंक की गणना के एक साधारण परीक्षण कार्य पर, यह पता चलता है कि यदि किसी नोड में आउटगोइंग कनेक्शन नहीं है, तो सभी नेटवर्क नोड्स के घाव अंततः रीसेट हो जाएंगे। एक जगह, मैंने पाया कि कैसे एक व्यक्ति ने इस तरह के सभी नोड्स को विचार से बाहर रखा। इसे समझा जा सकता है, लेकिन Google किसी भी साइट पर PR का मान प्रदान करता है, जिनमें अन्य साइट के लिंक नहीं हैं। एक अन्य स्थान पर यह लिखा गया है कि आउटगोइंग कनेक्शन के नोड्स को उन नोड्स द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए जिनके पास एक बार में अन्य सभी नेटवर्क नोड्स के लिए आउटगोइंग कनेक्शन हैं। लेकिन यह बहुत स्पष्ट नहीं है कि ऐसा क्यों किया जाना चाहिए और यह रैंकिंग परिणामों को कैसे प्रभावित करता है।