Ordenação das páginas do Google - \"Page Rank\"

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Melo, Mariana Pereira de
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08052009-152811/
Resumo: Grande parte do sucesso do Google provêm do algoritmo Page Rank, que avalia quantitativamente a importância de cada página na web. Esta ordenação é obtida através do vetor estacionário de uma matriz estocástica específica, utilizando o Método das Potências. A velocidade de convergência deste método será avaliada em detalhe, já que se trata de uma resposta imediata da pesquisa do usuário. Afim de entender as diferentes situações que o modelo pode enfrentar, diversas simulações são apresentadas neste trabalho. Em particular, estamos interessados nos fatores que influenciam a velocidade de convergência. Para tanto, o número de páginas total e de cada conjunto fechado, bem como o número de conjuntos fechados e de nós pendentes foram estudados.
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spelling Ordenação das páginas do Google - \"Page Rank\"Google\'s page sorting - \"Page Rank\"Cadeias de MarkovConvergence SpeedDistribuição EstacionáriaMarkov ChainsPage-RankPage-RankStationary Distribution.Velocidade de ConvergênciaGrande parte do sucesso do Google provêm do algoritmo Page Rank, que avalia quantitativamente a importância de cada página na web. Esta ordenação é obtida através do vetor estacionário de uma matriz estocástica específica, utilizando o Método das Potências. A velocidade de convergência deste método será avaliada em detalhe, já que se trata de uma resposta imediata da pesquisa do usuário. Afim de entender as diferentes situações que o modelo pode enfrentar, diversas simulações são apresentadas neste trabalho. Em particular, estamos interessados nos fatores que influenciam a velocidade de convergência. Para tanto, o número de páginas total e de cada conjunto fechado, bem como o número de conjuntos fechados e de nós pendentes foram estudados.Great part of Google\'s success comes from the Page Rank algorithm, wich quantitatively evaluates the importance of each page on the web. This sort is achieved through a specific stochastic matrix stationary vector, using the Power Method. The convergency speed of this method will be evaluated in details, since this is a imediate response for the user search. In order to understand the diferent situations the model can confront, several simulations are shown in this work. In particular, we are interested in the factors which influences the convergency speed. For that, the total and inside each closed set number of pages and also the closed sets and dangling nodes numbers were studied.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPeixoto, Claudia MonteiroMelo, Mariana Pereira de2009-04-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08052009-152811/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-15T13:10:02Zoai:teses.usp.br:tde-08052009-152811Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-15T13:10:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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