This HTML5 document contains 311 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbpedia-da	http://da.dbpedia.org/resource/
dbpedia-el	http://el.dbpedia.org/resource/
n72	https://www.ams.org/featurecolumn/archive/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-no	http://no.dbpedia.org/resource/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
n68	http://gu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sv	http://sv.dbpedia.org/resource/
dbpedia-bg	http://bg.dbpedia.org/resource/
n43	http://hy.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fi	http://fi.dbpedia.org/resource/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
dbpedia-ms	http://ms.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
n39	https://web.archive.org/web/20101216084254/http:/www-cs-students.stanford.edu/~taherh/papers/
n71	https://web.archive.org/web/20100821011759/http:/www.cs.duke.edu/nicl/netecon06/papers/
dbpedia-he	http://he.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
n23	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
n16	http://www.cs.washington.edu/homes/pedrod/papers/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
n29	http://patft.uspto.gov/netacgi/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
dbpedia-cs	http://cs.dbpedia.org/resource/
dbpedia-az	http://az.dbpedia.org/resource/
dbpedia-kk	http://kk.dbpedia.org/resource/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n38	https://www.google.com/insidesearch/howsearchworks/
n55	http://dbpedia.org/resource/File:
dbp	http://dbpedia.org/property/
dbpedia-eu	http://eu.dbpedia.org/resource/
n32	http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser%3FSect1=PTO2&Sect2=HITOFF&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsearch-adv.htm&r=1&p=1&f=G&l=50&d=PTXT&S1=7,058,628.PN.&OS=pn/7,058,628&RS=PN/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
n31	http://www.eecs.harvard.edu/cs286r/courses/fall11/papers/
dbpedia-id	http://id.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-sr	http://sr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-vi	http://vi.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sk	http://sk.dbpedia.org/resource/
dbpedia-hu	http://hu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/
n17	https://web.archive.org/web/20100628120615/http:/www.cs.washington.edu/homes/pedrod/papers/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-pl	http://pl.dbpedia.org/resource/
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dbpedia-th	http://th.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ro	http://ro.dbpedia.org/resource/
n69	http://www-cs-students.stanford.edu/~taherh/papers/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
n11	http://ta.dbpedia.org/resource/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbpedia-nl	http://nl.dbpedia.org/resource/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
n21	https://global.dbpedia.org/id/
n61	http://kn.dbpedia.org/resource/
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
n51	http://hi.dbpedia.org/resource/
n22	https://www.google.com/technology/
dbpedia-ca	http://ca.dbpedia.org/resource/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
n70	http://patft1.uspto.gov/netacgi/nph-Parser%3FSect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=6,799,176.PN.&OS=PN/6,799,176&RS=PN/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
n35	http://www.cs.duke.edu/nicl/netecon06/papers/
n41	http://dbpedia.org/resource/Category:Articles_with_example_MATLAB/
n63	http://lt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
dbpedia-tr	http://tr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
n33	http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser%3FSect1=PTO2&Sect2=HITOFF&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsearch-adv.htm&r=1&p=1&f=G&l=50&d=PTXT&S1=7,269,587.PN.&OS=pn/7,269,587&RS=PN/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item

dbr:PageRank

rdf:type

yago:Rule105846932 yago:Code106355894 yago:Act100030358 yago:Activity100407535 yago:Procedure101023820 yago:Software106566077 yago:SearchEngine106578654 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Algorithm105847438 yago:Abstraction100002137 yago:WikicatAmericanInventions yago:YagoPermanentlyLocatedEntity yago:Program106568978 yago:Event100029378 yago:Invention105633385 yago:Cognition100023271 yago:Creativity105624700 yago:Communication100033020 yago:WikicatAlgorithmsOnStrings yago:WikicatAlgorithms yago:WrittenCommunication106349220 yago:WikicatInternetSearchEngines dbo:Software yago:WikicatInternetSearchAlgorithms yago:Writing106359877 yago:Ability105616246 yago:CodingSystem106353757

rdfs:label

PageRank PageRank PageRank PageRank Αλγόριθμος PageRank PageRank PageRank PageRank PageRank ページランク PageRank PageRank PageRank PageRank 페이지랭크 PageRank PageRank PageRank بيج رانك (خوارزمية) Pagerank

rdfs:comment

PageRank és l'algoritme que utilitza Google per determinar la posició d'una pàgina web a l'hora de fer una consulta mitjançant el seu motor de cerca. Aquest mètode mesura el seu grau d'importància de forma numèrica i permet situar els resultats més fiables en primer lloc. També indica la probabilitat que té un usuari, navegant de forma aleatòria amb enllaços, d'arribar a una pàgina concreta. 페이지랭크(PageRank)는 월드 와이드 웹과 같은 하이퍼링크 구조를 가지는 문서에 상대적 중요도에 따라 가중치를 부여하는 방법으로, 웹사이트 페이지의 중요도를 측정하기 위해 구글 검색에 쓰이는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 서로간에 인용과 참조로 연결된 임의의 묶음에 적용할 수 있다. 페이지랭크는 스탠퍼드 대학교에 재학 중이던 래리 페이지와 세르게이 브린이 새로운 검색 엔진에 대한 연구 기획의 일부로 개발한 것이다. 이 기획은 1995년 시작되어, 1998년 구글이라 불리는 시범 서비스로 발전하였다. 페이지와 브린은 페이지랭크에 기반한 검색 기술을 바탕으로 구글 사를 설립하였다. PageRank («пэйдж-ранк»; от англ . page rank — ранжирование веб-страниц или ранг Пейджа) — один из алгоритмов ссылочного ранжирования. Алгоритм применяется к коллекции документов, связанных гиперссылками (таких, как веб-страницы из всемирной паутины), и назначает каждому из них некоторое численное значение, измеряющее его «важность» или «авторитетность» среди остальных документов. Вообще говоря, алгоритм может применяться не только к веб-страницам, но и к любому набору объектов, связанных между собой взаимными ссылками, то есть к любому графу. Il PageRank è un algoritmo di analisi che assegna un peso numerico ad ogni elemento di un insieme di documenti connessi per mezzo di collegamenti ipertestuali, ad esempio l'insieme delle pagine nel World Wide Web, con lo scopo di quantificare l'importanza relativa all'interno dell'insieme stesso. PageRank — сімейство алгоритмів оцінки важливості вебсторінок за допомогою розв'язання систем лінійних рівнянь. Для кожної сторінки обчислює дійсне число, чим більше число — тим «важливіша» сторінка. Замість прямого підрахунку кількості посилань PageRank інтерпретує посилання сторінки A на сторінку Б як голос сторінки A на користь сторінки Б. Після цього PageRank оцінює рейтинг сторінки відповідно до кількості отриманих голосів. Найбільший пейджранк серед українських ресурсів має Українська Вікіпедія, у якої він дорівнює 8, а також Українська правда та Газета День — по 7.[джерело?] PageRank es una familia de algoritmos creada y desarrollada por la compañía tecnológica estadounidense Google para optimizar las búsquedas de páginas web. Patentado el 9 de enero de 1999, es la base lógica sobre la que se fundamenta su motor de búsqueda, que en poco tiempo se impondría a todos sus competidores, incluidos AltaVista y Yahoo! Fue desarrollado por Larry Page (apellido del que toma su nombre) y Serguéi Brin. PageRank (PR) is an algorithm used by Google Search to rank web pages in their search engine results. It is named after both the term "web page" and co-founder Larry Page. PageRank is a way of measuring the importance of website pages. According to Google: PageRank works by counting the number and quality of links to a page to determine a rough estimate of how important the website is. The underlying assumption is that more important websites are likely to receive more links from other websites. PageRank，又称网页排名、谷歌左侧排名、PR，是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。 佩奇排名本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。其将从A页面到B页面的链接解释为“A页面给B页面投票”，并根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票对象的等级来决定被投票页面的等级。简单的说，一个高等级的页面可以提升其他低等级的页面。 该算法以谷歌公司创始人之一的拉里·佩奇（Larry Page）的名字來命名。谷歌搜索引擎用它来分析网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化中經常被用來作为評估網頁优化的成效因素之一。 目前，佩奇排名算法不再是谷歌公司用来给网页进行排名的唯一算法，但它是最早的，也是最著名的算法。 PageRank bilaketa-tresna batek indexatutako dokumentuen (edo web orrialdeen) garrantziari balioa emateko erabiltzen den algoritmo sorta da. PageRank metodoa Google bilatzaileak erabiltzen du orrialde baten garrantzia zehazteko. Googleren fundatzaile Larry Page eta Sergey Brinek 1998an asmatu zuten metodo hau Stanfordeko Unibertsitatean. PageRank izena Googlek erregistratuta dauka eta prozesua patentatuta dago. Beste bide bat HITS algoritmoa izan daiteke, sortutakoa. PageRank™ é um algoritmo utilizado pela ferramenta de busca Google para posicionar websites entre os resultados de suas buscas. O PageRank mede a importância de uma página contabilizando a quantidade e qualidade de links apontando para ela. Não é o único algoritmo utilizado pelo Google para classificar páginas da internet, mas é o primeiro utilizado pela companhia e o mais conhecido. Suas propriedades são muito discutidas por especialistas em optimização dos motores de busca (SEO, sigla em inglês para search engine optimization). PageRank was een methode om pagina's op internet te ordenen naar belang. Het is ontwikkeld door de oprichters van Google Inc. (Larry Page en Sergey Brin) in 1998 toen zij nog actief waren op Stanford University. Stanford University heeft het octrooi op PageRank terwijl de naam een handelsmerk is van Google. Een pagina krijgt een hogere PageRank als er meer links van andere pagina's zijn waarbij het aantal links op die andere pagina's en de PageRank van die andere pagina's ook van belang zijn. In 2013 is PageRank vervangen door . ページランク (PageRank) は、ウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズムであり、検索エンジンのGoogleにおいて、検索語に対する適切な結果を得るために用いられている中心的な技術。Googleの創設者のうちラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンによって1998年に発明された。名称の由来は、ウェブページの"ページ"とラリー・ペイジの姓をかけたものである。 PageRankはGoogleの商標であり、またPageRankの処理は特許が取得されている。ただし、特許はGoogleではなくスタンフォード大学に帰属しており、Googleはスタンフォード大学から同特許の権利を独占的にライセンスされている。なお、同大学は特許の使用権と交換にGoogleから180万株を譲渡されているが、その株式は2005年に3億3,600万ドルで売却された。 PageRank je algoritmus pro ohodnocení důležitosti webových stránek, navržený Larry Pagem a Sergeyem Brinem, tvořící základ vyhledávače Google. (Název algoritmu je dvojsmyslný, šlo by ho přeložit jako “stránkové hodnocení” nebo “Pageovo hodnocení”. Podle vyjádření společnosti Google byl algoritmus pojmenován právě po Pageovi.) Le PageRank ou PR est l'algorithme d'analyse des liens concourant au système de classement des pages Web utilisé par le moteur de recherche Google. Il mesure quantitativement la popularité d'une page web. Le PageRank n'est qu'un indicateur parmi d'autres dans l'algorithme qui permet de classer les pages du Web dans les résultats de recherche de Google. Ce système a été inventé par Larry Page, cofondateur de Google. Ce mot est une marque déposée. Le théorème de point fixe est le concept mathématique qui a rendu possible le calcul du PageRank[précision nécessaire]. PageRank – metoda nadawania indeksowanym stronom internetowym określonej wartości liczbowej, oznaczającej ich jakość. Algorytm PageRank jest wykorzystywany przez popularną wyszukiwarkę internetową Google. Został opracowany przez założycieli przedsiębiorstwa Google Larry’ego Page’a i Sergeya Brina podczas ich studiów na Uniwersytecie Stanforda w 1998 roku. Nazwa algorytmu pochodzi nie od angielskiego wyrazu określającego stronę (ang. page), lecz od nazwiska twórcy, czyli Larry’ego Page’a. Wynik PageRank był pokazywany jako jedna z opcji dostępnych w pasku narzędziowym Google, sprawdzać można było go również w wielu serwisach niezależnych. PageRank wycofano powoli, w 2009 roku informację o algorytmie usunięto z Google Webmaster Tools (obecne Google Search Console). Wartość PageRank ostatnio Der PageRank-Algorithmus ist ein Verfahren, eine Menge verlinkter Dokumente, beispielsweise das World Wide Web, anhand ihrer Struktur zu bewerten und zu gewichten. Dabei wird jedem Element ein Gewicht, der PageRank, aufgrund seiner Verlinkungsstruktur zugeordnet. Der Algorithmus wurde von Larry Page (daher der Name PageRank) und Sergei Brin an der Stanford University entwickelt und von dieser zum Patent angemeldet. Er diente der Suchmaschine Google des von Brin und Page gegründeten Unternehmens Google Inc. als Grundlage für die Bewertung von Seiten. صفحات أخرى لنظم حسابات بحث أخرى لجوجل مثل جوجل بنجوين، جوجل باندا، . بيج رانك (بالإنجليزية: PageRank)‏ يفضل ان يطلق عليه بيج رانك؛ لأن تلك التسمية راجعة إلى كلمة صفحة ويب وكذلك راجعة إلى اسم لاري بيج أحد مؤسسى جوجل، والذي صمم تلك الخوارزميات ( Algorithm )، رتبة الصفحة هي وسيلة لحساب أهمية صفحات أي موقع، وتعطى ترتيبات ظهور الصفحات في بحث جوجل، شاركه أيضًا سيرغي برين المؤسس الآخر للشركة . بناء على تعريف شركة جوجل: Στα κοινωνικά δίκτυα η έννοια της αναζήτησης μιας πληροφορίας μπορεί να γίνει με διάφορους τρόπους. Για παράδειγμα να ρωτήσουμε κάτι κάποιον ο οποίος θεωρείται πολύ δημοφιλής στον χώρο του. Δημοφιλής είναι κάποιος που έχει πολλές «διαδρομές» που οδηγούν στο άτομο - κόμβο αυτό, αν μεταφερόμασταν τυχαία σε ένα δίκτυο, όπως π.χ. ο αλγόριθμος PageRank της Google. Pagerank, i marknadsföringsyfte skrivet PageRank, är en algoritm (namngiven efter Larry Page) för att mäta relativt informationsvärde på webbsidor. Algoritmen har nått stor berömmelse då den utgör grundmetoden för hur världens mest framgångsrika söktjänst Google väger olika webbplatsers informationsvärde mot varandra. Ett sätt att få reda på en domäns Pagerank är att använda Googles egen Google Toolbar. Det finns även separata tjänster på Internet som gör samma sak. Pagerank utvecklades av Stanford-universitetet som fick patent på den 1998. Google köpte ensamrätt på att använda patentet och betalade med Google-aktier som universitetet 2005 sålde för 336 miljoner USD. Algoritmen anses vara värd mycket mer än så i kommersiellt värde. PageRank adalah algoritme otoritas tautan yang dibuat oleh Google. Ini berguna untuk membantu mesin telusur membandingkan halaman yang memenuhi syarat untuk kueri tertentu berdasarkan seberapa sering mereka direferensikan berupa tautan di halaman situs lain. PageRank merupakan istilah untuk mengambarkan skor situs berdasarkan kalkulasi dari kuantitas dan kualitas tautan masuk. Ini dilakukan algoritma Google sebagai salah satu faktor penentu peringkat sebuah website.

foaf:depiction

n23:PageRank-hi-res.png n23:PageRanks-Example.svg

dcterms:subject

dbc:Reputation_management n41:Octave_code dbc:Internet_search_algorithms dbc:Graph_algorithms dbc:American_inventions dbc:Link_analysis dbc:Google_Search dbc:Markov_models dbc:Crowdsourcing dbc:Search_engine_optimization

dbo:wikiPageID

26334893

dbo:wikiPageRevisionID

1123190328

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Google_Hummingbird dbr:Scala_(programming_language) dbr:Weighting dbr:Neuron dbr:Search_engine_optimization dbr:Robin_Li dbr:Wikipedia dbr:Blogosphere dbr:Search_Engine_Optimization_Metrics dbr:Webpages dbr:Google_Directory dbr:Stanford_University dbr:Web_crawler dbr:MATLAB dbr:Baidu dbr:Scale-free_network dbr:Semantic_link dbr:Set_(computer_science) dbr:Google_bomb dbr:Citation_analysis dbr:Link_building dbr:Lexical_semantics dbr:Scientometrics dbr:Semantic_similarity dbr:Eigenvector_centrality dbr:GNU_Octave dbr:Eugene_Garfield dbr:Hyperlink dbr:Neuroscience dbr:Héctor_García-Molina dbr:Attention_economy dbr:Edmund_Landau dbr:Nofollow dbr:Webgraph dbr:Blog dbr:Synsets dbr:US$ dbr:Random_walk dbr:Reciprocal_link dbr:Terry_Winograd dbr:Incoming_link dbr:Analytic_Hierarchy_Process dbr:Trade_secret dbr:Eigenvalue dbr:Eigenvector dbr:Graph_(data_structure) dbr:Uniform_Resource_Locator dbr:EigenTrust dbr:SCImago dbr:Cnn.com dbr:Eigenfactor dbr:Markov_process dbr:Power_iteration dbr:Eigengap dbc:Internet_search_algorithms dbr:Google_matrix dbr:Algorithm n41:Octave_code dbr:Hilltop_algorithm dbr:Software_patent dbr:Spam_in_blogs dbr:Word_Sense_Disambiguation dbr:Web_page dbr:Cognitive_model dbr:VisualRank dbr:Sociometry dbr:CLEVER_project dbr:Attention_inequality dbr:SimRank dbc:Graph_algorithms dbr:Markov_chain dbr:Google_Toolbar dbr:Bipartite_graphs dbr:Apache_Spark dbr:Larry_Page dbr:Impact_factor dbr:Sergey_Brin dbr:Mayoclinic.org dbr:Matt_Cutts dbr:Website_spoofing dbr:Institute_for_Scientific_Information dbr:Google_Search dbr:HITS_algorithm dbr:RankDex dbr:Hyper_Search dbr:Expected_value dbr:Search_engine dbr:Google_Inc. dbr:Twitter dbr:0,_0,_0,_0,_1%5D, dbr:WordNet dbr:Massimo_Marchiori dbr:Google_Places dbr:Thomas_Saaty dbr:Meta_tag dbr:TrustRank dbr:Network_theory dbr:Swiftype dbr:Game_the_system n55:PageRank-hi-res.png dbr:Jon_Kleinberg n55:PageRanks-Example.svg dbc:American_inventions dbr:HTTP_302 dbr:University_of_Padua dbr:Search_engine_results_page dbr:CheiRank dbc:Link_analysis dbr:Google_Panda dbr:Google_Penguin dbr:Link_farm dbr:Rajeev_Motwani dbr:Stochastic_matrix dbr:Spamdexing dbr:Citation dbr:Probability_distribution dbc:Markov_models dbr:Ask.com dbr:Adjacency_matrix dbc:Crowdsourcing dbr:Python_(programming_language) dbr:HTML_attribute dbc:Google_Search dbr:Recursion dbr:Teoma dbr:Distributed_algorithms dbr:World_Wide_Web dbr:Katz_centrality dbc:Reputation_management dbr:Domain_Authority dbc:Search_engine_optimization

dbo:wikiPageExternalLink

n16:nips01b.pdf n17:nips01b.pdf n22: n29:nph-Parser%3Fpatentnumber=6,285,999 n31:AT%2705.pdf n32:7,058,628 n33:7,269,587 n35:ne06-sybil.pdf n38:algorithms.html n39:comparison.pdf n69:comparison.pdf n70:6,799,176 n71:ne06-sybil.pdf n72:pagerank.html

owl:sameAs

dbpedia-no:PageRank n11:பேஜ்_தரவரிசை dbpedia-ko:페이지랭크 dbpedia-bg:PageRank dbpedia-uk:PageRank dbpedia-nl:PageRank dbpedia-vi:PageRank dbpedia-cs:PageRank n21:mu1t wikidata:Q184316 freebase:m.05xpb dbpedia-id:PageRank dbpedia-sr:Пејџ_ранк yago-res:PageRank dbpedia-de:PageRank dbpedia-da:PageRank dbpedia-es:PageRank dbpedia-ru:PageRank dbpedia-sv:Pagerank n43:PageRank dbpedia-fa:پیج‌رنک dbpedia-fi:PageRank dbpedia-th:เพจแรงก์ dbpedia-hu:PageRank dbpedia-eu:PageRank n51:पेजरैंक dbpedia-fr:PageRank dbpedia-az:Page_Rank dbpedia-zh:PageRank dbpedia-pt:PageRank dbpedia-kk:PageRank dbpedia-ms:PageRank dbpedia-he:PageRank dbpedia-el:Αλγόριθμος_PageRank n61:ಪೇಜ್‍ರ್ಯಾಂಕ್ dbpedia-tr:PageRank n63:PageRank dbpedia-pl:PageRank dbpedia-ar:بيج_رانك_(خوارزمية) dbpedia-ro:PageRank dbpedia-it:PageRank n68:પેજ_રેન્ક dbpedia-ja:ページランク dbpedia-sk:PageRank dbpedia-ca:PageRank

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Cite_journal dbt:Cite_conference dbt:Cite_book dbt:Citation_needed dbt:Wikiquote dbt:NumBlk dbt:Short_description dbt:Unreliable_source%3F dbt:EquationRef dbt:Reflist dbt:US_patent dbt:Refend dbt:Refbegin dbt:EquationNote dbt:Blockquote

dbo:thumbnail

n23:PageRanks-Example.svg?width=300

dbo:abstract

PageRank — сімейство алгоритмів оцінки важливості вебсторінок за допомогою розв'язання систем лінійних рівнянь. Для кожної сторінки обчислює дійсне число, чим більше число — тим «важливіша» сторінка. Замість прямого підрахунку кількості посилань PageRank інтерпретує посилання сторінки A на сторінку Б як голос сторінки A на користь сторінки Б. Після цього PageRank оцінює рейтинг сторінки відповідно до кількості отриманих голосів. PageRank також враховує значимість кожної сторінки, що отримала голос, адже голоси деяких сторінок є важливішими, і відповідно до цього підвищується значущість сторінки, посилання на яку вони містять. Важливі сторінки отримують більш високу оцінку PageRank і відображаються на перших позиціях результатів пошуку. Для визначення значущості сторінки технологія Google використовує колективний інтелект всесвітньої мережі. Людина не бере участі в обробці результатів. Пошукова система Google не спотворює інформацію про позиції платою за результати пошуку. Найбільший пейджранк серед українських ресурсів має Українська Вікіпедія, у якої він дорівнює 8, а також Українська правда та Газета День — по 7.[джерело?] За основу PageRank був обраний академічний підхід оцінки важливості публікації автора по числу її згадок в бібліографічних посиланнях інших авторів. Для адаптації до застосування в Інтернет в алгоритм були внесені наступні зміни: вага кожного посилання враховується індивідуально і нормується за кількістю посилань на сторінці. Крім того, PageRank може бути інтерпретовано в термінах випадкового блукання. ページランク (PageRank) は、ウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズムであり、検索エンジンのGoogleにおいて、検索語に対する適切な結果を得るために用いられている中心的な技術。Googleの創設者のうちラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンによって1998年に発明された。名称の由来は、ウェブページの"ページ"とラリー・ペイジの姓をかけたものである。 PageRankはGoogleの商標であり、またPageRankの処理は特許が取得されている。ただし、特許はGoogleではなくスタンフォード大学に帰属しており、Googleはスタンフォード大学から同特許の権利を独占的にライセンスされている。なお、同大学は特許の使用権と交換にGoogleから180万株を譲渡されているが、その株式は2005年に3億3,600万ドルで売却された。 PageRank je algoritmus pro ohodnocení důležitosti webových stránek, navržený Larry Pagem a Sergeyem Brinem, tvořící základ vyhledávače Google. (Název algoritmu je dvojsmyslný, šlo by ho přeložit jako “stránkové hodnocení” nebo “Pageovo hodnocení”. Podle vyjádření společnosti Google byl algoritmus pojmenován právě po Pageovi.) Algoritmus využívá strukturu hypertextových odkazů jako vzájemné “doporučování” stránek, ne nepodobné hodnocení vědeckých prací podle počtu citací. Na rozdíl od sledování počtu citací však dovádí tento princip ještě dál: hodnocení stránky se nepočítá z prostého počtu odkazů, které na ni vedou, ale bere se v úvahu i hodnocení odkazujících stránek, signály ze sociálních sítí apod. PageRank (PR) is an algorithm used by Google Search to rank web pages in their search engine results. It is named after both the term "web page" and co-founder Larry Page. PageRank is a way of measuring the importance of website pages. According to Google: PageRank works by counting the number and quality of links to a page to determine a rough estimate of how important the website is. The underlying assumption is that more important websites are likely to receive more links from other websites. Currently, PageRank is not the only algorithm used by Google to order search results, but it is the first algorithm that was used by the company, and it is the best known. As of September 24, 2019, PageRank and all associated patents are expired. PageRank – metoda nadawania indeksowanym stronom internetowym określonej wartości liczbowej, oznaczającej ich jakość. Algorytm PageRank jest wykorzystywany przez popularną wyszukiwarkę internetową Google. Został opracowany przez założycieli przedsiębiorstwa Google Larry’ego Page’a i Sergeya Brina podczas ich studiów na Uniwersytecie Stanforda w 1998 roku. Nazwa algorytmu pochodzi nie od angielskiego wyrazu określającego stronę (ang. page), lecz od nazwiska twórcy, czyli Larry’ego Page’a. Wynik PageRank był pokazywany jako jedna z opcji dostępnych w pasku narzędziowym Google, sprawdzać można było go również w wielu serwisach niezależnych. PageRank wycofano powoli, w 2009 roku informację o algorytmie usunięto z Google Webmaster Tools (obecne Google Search Console). Wartość PageRank ostatnio aktualizowano w lutym 2013 roku. W 2016 roku Google całkowicie usunęło narzędzie Google PageRank z wyszukiwarki. Nazwa „PageRank” jest znakiem handlowym Google, a sam algorytm został 9 stycznia 1998 opatentowany w Stanach Zjednoczonych (nr patentu US6285999). Patent należy jednak do Uniwersytetu Stanforda, a nie przedsiębiorstwa Google. Uzyskała ona od Uniwersytetu Stanforda prawa licencyjne na wyłączność, a w zamian za zezwolenie na korzystanie z patentu uniwersytet otrzymał 1,8 miliona akcji Google. Akcje zostały sprzedane w 2005 za 336 milionów dolarów. Od 2016 dane na temat rankingu stron, które można było zobaczyć m.in. poprzez Google Toolbar przestały być publiczne dostępne. Okres ważności patentu na główny algorytm PageRank zakończył się w roku 2019. Le PageRank ou PR est l'algorithme d'analyse des liens concourant au système de classement des pages Web utilisé par le moteur de recherche Google. Il mesure quantitativement la popularité d'une page web. Le PageRank n'est qu'un indicateur parmi d'autres dans l'algorithme qui permet de classer les pages du Web dans les résultats de recherche de Google. Ce système a été inventé par Larry Page, cofondateur de Google. Ce mot est une marque déposée. Le théorème de point fixe est le concept mathématique qui a rendu possible le calcul du PageRank[précision nécessaire]. Στα κοινωνικά δίκτυα η έννοια της αναζήτησης μιας πληροφορίας μπορεί να γίνει με διάφορους τρόπους. Για παράδειγμα να ρωτήσουμε κάτι κάποιον ο οποίος θεωρείται πολύ δημοφιλής στον χώρο του. Δημοφιλής είναι κάποιος που έχει πολλές «διαδρομές» που οδηγούν στο άτομο - κόμβο αυτό, αν μεταφερόμασταν τυχαία σε ένα δίκτυο, όπως π.χ. ο αλγόριθμος PageRank της Google. Ο αλγόριθμος PageRank αφορά μια κατανομή πιθανοτήτων που χρησιμοποιείται για να εκπροσωπήσει την πιθανότητα ότι ένα άτομο κάνοντας τυχαία κλικ σε συνδέσμους, θα καταλήξει σε κάποια συγκεκριμένη σελίδα. Σίγουρα υπάρχουν ατέλειες στο PageRank, ιδίως τώρα που οι άνθρωποι γνωρίζουν τον αλγόριθμο αυτόν και μπορούν να δημιουργήσουν «ψεύτικους» συνδέσμους με στόχο να αποκτήσει υψηλότερο PageRank κάποια σελίδα που επιθυμούν (link farming). Πλέον η Google έχει προσαρμόσει τους υπολογισμούς του αλγόριθμου της, ώστε να φιλτράρουν τις σελίδες εκείνες από τις σελίδες που πιθανόν κάνουν χρήση «φάρμα συνδέσμων». 페이지랭크(PageRank)는 월드 와이드 웹과 같은 하이퍼링크 구조를 가지는 문서에 상대적 중요도에 따라 가중치를 부여하는 방법으로, 웹사이트 페이지의 중요도를 측정하기 위해 구글 검색에 쓰이는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 서로간에 인용과 참조로 연결된 임의의 묶음에 적용할 수 있다. 페이지랭크는 스탠퍼드 대학교에 재학 중이던 래리 페이지와 세르게이 브린이 새로운 검색 엔진에 대한 연구 기획의 일부로 개발한 것이다. 이 기획은 1995년 시작되어, 1998년 구글이라 불리는 시범 서비스로 발전하였다. 페이지와 브린은 페이지랭크에 기반한 검색 기술을 바탕으로 구글 사를 설립하였다. PageRank («пэйдж-ранк»; от англ . page rank — ранжирование веб-страниц или ранг Пейджа) — один из алгоритмов ссылочного ранжирования. Алгоритм применяется к коллекции документов, связанных гиперссылками (таких, как веб-страницы из всемирной паутины), и назначает каждому из них некоторое численное значение, измеряющее его «важность» или «авторитетность» среди остальных документов. Вообще говоря, алгоритм может применяться не только к веб-страницам, но и к любому набору объектов, связанных между собой взаимными ссылками, то есть к любому графу. PageRank adalah algoritme otoritas tautan yang dibuat oleh Google. Ini berguna untuk membantu mesin telusur membandingkan halaman yang memenuhi syarat untuk kueri tertentu berdasarkan seberapa sering mereka direferensikan berupa tautan di halaman situs lain. PageRank merupakan istilah untuk mengambarkan skor situs berdasarkan kalkulasi dari kuantitas dan kualitas tautan masuk. Ini dilakukan algoritma Google sebagai salah satu faktor penentu peringkat sebuah website. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google yang diciptakan oleh pendirinya Larry Page dan Sergey Brin yang merupakan mahasiswa Ph.D. Universitas Stanford. PageRank es una familia de algoritmos creada y desarrollada por la compañía tecnológica estadounidense Google para optimizar las búsquedas de páginas web. Patentado el 9 de enero de 1999, es la base lógica sobre la que se fundamenta su motor de búsqueda, que en poco tiempo se impondría a todos sus competidores, incluidos AltaVista y Yahoo! Fue desarrollado por Larry Page (apellido del que toma su nombre) y Serguéi Brin. PageRank confía en la naturaleza democrática de la web utilizando su vasta estructura de enlaces como un indicador del valor de una página en concreto. Google interpreta un enlace de una página A a una página B como un voto, de la página A, para la página B. Pero Google mira más allá del volumen de votos, o enlaces que una página recibe; también analiza la página que emite el voto. Los votos emitidos por las páginas consideradas "importantes", es decir con un PageRank elevado, valen más, y ayudan a hacer a otras páginas "importantes". Por lo tanto, el PageRank de una página refleja la importancia de la misma en Internet. PageRank，又称网页排名、谷歌左侧排名、PR，是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。 佩奇排名本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。其将从A页面到B页面的链接解释为“A页面给B页面投票”，并根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票对象的等级来决定被投票页面的等级。简单的说，一个高等级的页面可以提升其他低等级的页面。 该算法以谷歌公司创始人之一的拉里·佩奇（Larry Page）的名字來命名。谷歌搜索引擎用它来分析网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化中經常被用來作为評估網頁优化的成效因素之一。 目前，佩奇排名算法不再是谷歌公司用来给网页进行排名的唯一算法，但它是最早的，也是最著名的算法。 Il PageRank è un algoritmo di analisi che assegna un peso numerico ad ogni elemento di un insieme di documenti connessi per mezzo di collegamenti ipertestuali, ad esempio l'insieme delle pagine nel World Wide Web, con lo scopo di quantificare l'importanza relativa all'interno dell'insieme stesso. L'algoritmo può essere applicato a tutti gli insiemi di oggetti connessi da citazioni e riferimenti reciproci. Il peso numerico assegnato ad un dato elemento E è chiamato anche "il PageRank di E", siglato in PR (E). L'algoritmo di PageRank è stato brevettato (brevetto US 6285999) dalla Stanford University; è inoltre un termine ormai entrato di fatto nel lessico dei fruitori dei servizi offerti dai motori di ricerca. Il nome PageRank è un marchio di Google ed il suo nome si deve a Larry Page, uno dei due fondatori dell'azienda. Nel 2008, il vicepresidente di Google, Udi Manber, scriveva che il PageRank è "la parte più importante dell'algoritmo di posizionamento di Google". [...] "Il PageRank continua ad essere utilizzato (nelle valutazioni per il posizionamento dei siti web), ma è diventato parte di un sistema molto più avanzato". Infatti, ormai da diverso tempo il PageRank non è più l'unico parametro con il quale l'algoritmo di posizionamento di Google posiziona i siti web all'interno delle sue pagine dei risultati, anche se resta, secondo i ricercatori, il principale (bisogna tenere conto che lo studio in questione è del 2013). Si deve anche ricordare un fatto ancor più rilevante: l'algoritmo cerca di definire, non di determinare, il "valore" di una pagina web; difatti, in generale, l'algoritmo individua una correlazione, per cui non si deve essere indotti a credere che l'attività dell'algoritmo generi una relazione causa-effetto ("correlazione non implica causalità"). Pagerank, i marknadsföringsyfte skrivet PageRank, är en algoritm (namngiven efter Larry Page) för att mäta relativt informationsvärde på webbsidor. Algoritmen har nått stor berömmelse då den utgör grundmetoden för hur världens mest framgångsrika söktjänst Google väger olika webbplatsers informationsvärde mot varandra. Ett sätt att få reda på en domäns Pagerank är att använda Googles egen Google Toolbar. Det finns även separata tjänster på Internet som gör samma sak. Pagerank utvecklades av Stanford-universitetet som fick patent på den 1998. Google köpte ensamrätt på att använda patentet och betalade med Google-aktier som universitetet 2005 sålde för 336 miljoner USD. Algoritmen anses vara värd mycket mer än så i kommersiellt värde. PageRank™ é um algoritmo utilizado pela ferramenta de busca Google para posicionar websites entre os resultados de suas buscas. O PageRank mede a importância de uma página contabilizando a quantidade e qualidade de links apontando para ela. Não é o único algoritmo utilizado pelo Google para classificar páginas da internet, mas é o primeiro utilizado pela companhia e o mais conhecido. Suas propriedades são muito discutidas por especialistas em optimização dos motores de busca (SEO, sigla em inglês para search engine optimization). O processo do PageRank foi patenteado pela Universidade de Stanford nos Estados Unidos sob o número 6.285.999. Somente o nome PageRank é uma marca registrada do Google. O Google tem os direitos de licença exclusivos sobre a patente de PageRank. A universidade de Stanford recebeu 1,8 milhão de ações do Google em troca do uso da patente. As ações foram vendidas em 2005 por 336 milhões de dólares . صفحات أخرى لنظم حسابات بحث أخرى لجوجل مثل جوجل بنجوين، جوجل باندا، . بيج رانك (بالإنجليزية: PageRank)‏ يفضل ان يطلق عليه بيج رانك؛ لأن تلك التسمية راجعة إلى كلمة صفحة ويب وكذلك راجعة إلى اسم لاري بيج أحد مؤسسى جوجل، والذي صمم تلك الخوارزميات ( Algorithm )، رتبة الصفحة هي وسيلة لحساب أهمية صفحات أي موقع، وتعطى ترتيبات ظهور الصفحات في بحث جوجل، شاركه أيضًا سيرغي برين المؤسس الآخر للشركة . بناء على تعريف شركة جوجل: إنها ليست الطريقة الحسابية ( الخوارزمية ) الوحيدة المستخدمة من قبل جوجل لترتيب نتائج البحث في محركها، ولكنها أيضًا الطريقة الحسابية ( algorithm ) الأولى المستخدمة بواسطة شركة جوجل والأفضل والأشهر . PageRank és l'algoritme que utilitza Google per determinar la posició d'una pàgina web a l'hora de fer una consulta mitjançant el seu motor de cerca. Aquest mètode mesura el seu grau d'importància de forma numèrica i permet situar els resultats més fiables en primer lloc. També indica la probabilitat que té un usuari, navegant de forma aleatòria amb enllaços, d'arribar a una pàgina concreta. PageRank was een methode om pagina's op internet te ordenen naar belang. Het is ontwikkeld door de oprichters van Google Inc. (Larry Page en Sergey Brin) in 1998 toen zij nog actief waren op Stanford University. Stanford University heeft het octrooi op PageRank terwijl de naam een handelsmerk is van Google. Een pagina krijgt een hogere PageRank als er meer links van andere pagina's zijn waarbij het aantal links op die andere pagina's en de PageRank van die andere pagina's ook van belang zijn. In 2013 is PageRank vervangen door . Der PageRank-Algorithmus ist ein Verfahren, eine Menge verlinkter Dokumente, beispielsweise das World Wide Web, anhand ihrer Struktur zu bewerten und zu gewichten. Dabei wird jedem Element ein Gewicht, der PageRank, aufgrund seiner Verlinkungsstruktur zugeordnet. Der Algorithmus wurde von Larry Page (daher der Name PageRank) und Sergei Brin an der Stanford University entwickelt und von dieser zum Patent angemeldet. Er diente der Suchmaschine Google des von Brin und Page gegründeten Unternehmens Google Inc. als Grundlage für die Bewertung von Seiten. Der PageRank-Algorithmus ist eine spezielle Methode, die Linkpopularität einer Seite bzw. eines Dokumentes festzulegen. Das Grundprinzip lautet: Je mehr Links auf eine Seite verweisen, desto höher ist das Gewicht dieser Seite. Je höher das Gewicht der verweisenden Seiten ist, desto größer ist der Effekt. Das Ziel des Verfahrens ist es, die Links dem Gewicht entsprechend zu sortieren, um so eine Ergebnisreihenfolge bei einer Suchabfrage herzustellen, d. h. Links zu wichtigeren Seiten weiter vorne in der Ergebnisliste anzuzeigen. Der PageRank-Algorithmus bildet einen zufällig durch das Netz surfenden Benutzer nach. Die Wahrscheinlichkeit, mit der dieser auf eine bestimmte Webseite stößt, korreliert mit dem PageRank der Webseite. PageRank bilaketa-tresna batek indexatutako dokumentuen (edo web orrialdeen) garrantziari balioa emateko erabiltzen den algoritmo sorta da. PageRank metodoa Google bilatzaileak erabiltzen du orrialde baten garrantzia zehazteko. Googleren fundatzaile Larry Page eta Sergey Brinek 1998an asmatu zuten metodo hau Stanfordeko Unibertsitatean. PageRank sistema loturetan oinarritzen da balioa zehazteko. Googlek A orrialdeak B orrialderako duen lotura bat Ak Bri emandako boto bezala kontsideratzen du. Baina lotura kontuan izateaz gain, berau nondik datorren ere kontuan izaten du. Orrialde garrantzitsu baten jatorria baldin badu, bere pisua are handiagoa izango da. Googleek 1999ko Urtarrilaren 9an erregistratu eta patentaturiko marka. Google deituriko bilaketa motorrak PageRank sistema erabiltzen du web orriak indexatzeko. Horrek ahalbidetzen duen algoritmoa Larry Page-ek (hemendik dator PageRank-eko izena) eta Sergey Brin-ek Stanfordeko Unibertsitatean garatu zuten. Algoritmoaren funtsezko oinarriak honela dio: zenbat eta lotura gehiago orri bat erreferentziatu are eta web orri baten pisua astunagoa izango da. Eta zenbat eta loturak dituen orriak astunagoa izan, eragina handiagoa izango da. Helburua loturak pisuaren arabera sailkatzea da, horrela zerrenda bat eman ahal izateko bila motor baten emaitza bezala, hau da, lotura garrantzitsuenak aurrean egotea. PageRank izena Googlek erregistratuta dauka eta prozesua patentatuta dago. Beste bide bat HITS algoritmoa izan daiteke, sortutakoa.

gold:hypernym

dbr:Algorithm

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:PageRank?oldid=1123190328&ns=0

dbo:wikiPageLength

75640

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:PageRank