Электронная библиотека Финансового университета

     

Детальная информация

Langville, Amy N. Google's PageRank and beyond [[electronic resource]]: the science of search engine rankings / Amy N. Langville, Carl D. Meyer. — Princeton [N.J.]: Princeton University Press, [c2012] ((Norwood, Mass. : Books24x7.com [generator]). — 1 online resource. — Title from title screen. — <URL:http://elib.fa.ru/ebsco/310271.pdf>.

Дата создания записи: 21.09.2012

Тематика: Web sites — Ratings and rankings — Mathematics.; Web search engines.; Internet searching — Mathematics.; World Wide Web — Subject access — Mathematics.; LANGUAGE ARTS & DISCIPLINES / Library & Information Science / General

Коллекции: EBSCO

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть Финуниверситета Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Читатели Прочитать Печать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Cover
  • Contents
  • Preface
  • Chapter 1. Introduction to Web Search Engines
    • 1.1 A Short History of Information Retrieval
    • 1.2 An Overview of Traditional Information Retrieval
    • 1.3 Web Information Retrieval
  • Chapter 2. Crawling, Indexing, and Query Processing
    • 2.1 Crawling
    • 2.2 The Content Index
    • 2.3 Query Processing
  • Chapter 3. Ranking Webpages by Popularity
    • 3.1 The Scene in 1998
    • 3.2 Two Theses
    • 3.3 Query-Independence
  • Chapter 4. The Mathematics of Google’s PageRank
    • 4.1 The Original Summation Formula for PageRank
    • 4.2 Matrix Representation of the Summation Equations
    • 4.3 Problems with the Iterative Process
    • 4.4 A Little Markov Chain Theory
    • 4.5 Early Adjustments to the Basic Model
    • 4.6 Computation of the PageRank Vector
    • 4.7 Theorem and Proof for Spectrum of the Google Matrix
  • Chapter 5. Parameters in the PageRank Model
    • 5.1 The α Factor
    • 5.2 The Hyperlink Matrix H
    • 5.3 The Teleportation Matrix E
  • Chapter 6. The Sensitivity of PageRank
    • 6.1 Sensitivity with respect to α
    • 6.2 Sensitivity with respect to H
    • 6.3 Sensitivity with respect to v[sup(T)]
    • 6.4 Other Analyses of Sensitivity
    • 6.5 Sensitivity Theorems and Proofs
  • Chapter 7. The PageRank Problem as a Linear System
    • 7.1 Properties of (I – αS)
    • 7.2 Properties of (I – αH)
    • 7.3 Proof of the PageRank Sparse Linear System
  • Chapter 8. Issues in Large-Scale Implementation of PageRank
    • 8.1 Storage Issues
    • 8.2 Convergence Criterion
    • 8.3 Accuracy
    • 8.4 Dangling Nodes
    • 8.5 Back Button Modeling
  • Chapter 9. Accelerating the Computation of PageRank
    • 9.1 An Adaptive Power Method
    • 9.2 Extrapolation
    • 9.3 Aggregation
    • 9.4 Other Numerical Methods
  • Chapter 10. Updating the PageRank Vector
    • 10.1 The Two Updating Problems and their History
    • 10.2 Restarting the Power Method
    • 10.3 Approximate Updating Using Approximate Aggregation
    • 10.4 Exact Aggregation
    • 10.5 Exact vs. Approximate Aggregation
    • 10.6 Updating with Iterative Aggregation
    • 10.7 Determining the Partition
    • 10.8 Conclusions
  • Chapter 11. The HITS Method for Ranking Webpages
    • 11.1 The HITS Algorithm
    • 11.2 HITS Implementation
    • 11.3 HITS Convergence
    • 11.4 HITS Example
    • 11.5 Strengths and Weaknesses of HITS
    • 11.6 HITS’s Relationship to Bibliometrics
    • 11.7 Query-Independent HITS
    • 11.8 Accelerating HITS
    • 11.9 HITS Sensitivity
  • Chapter 12. Other Link Methods for Ranking Webpages
    • 12.1 SALSA
    • 12.2 Hybrid Ranking Methods
    • 12.3 Rankings based on Traffic Flow
  • Chapter 13. The Future of Web Information Retrieval
    • 13.1 Spam
    • 13.2 Personalization
    • 13.3 Clustering
    • 13.4 Intelligent Agents
    • 13.5 Trends and Time-Sensitive Search
    • 13.6 Privacy and Censorship
    • 13.7 Library Classification Schemes
    • 13.8 Data Fusion
  • Chapter 14. Resources for Web Information Retrieval
    • 14.1 Resources for Getting Started
    • 14.2 Resources for Serious Study
  • Chapter 15. The Mathematics Guide
    • 15.1 Linear Algebra
    • 15.2 Perron–Frobenius Theory
    • 15.3 Markov Chains
    • 15.4 Perron Complementation
    • 15.5 Stochastic Complementation
    • 15.6 Censoring
    • 15.7 Aggregation
    • 15.8 Disaggregation
  • Chapter 16. Glossary
  • Bibliography
  • Index
    • A
    • B
    • C
    • D
    • E
    • F
    • G
    • H
    • I
    • J
    • K
    • L
    • M
    • N
    • O
    • P
    • Q
    • R
    • S
    • T
    • U
    • V
    • W
    • Z

Статистика использования

stat Количество обращений: 1
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика