One of the reasons why GoogleTM is

One of the reasons why GoogleTM is such an effective search engine is the
PageRankTM algorithm developed by Google’s founders, Larry Page and Sergey
Brin, when they were graduate students at Stanford University. PageRank is determined
entirely by the link structure of the World Wide Web. It is recomputed
about once a month and does not involve the actual content of any Web pages or
individual queries. Then, for any particular query, Google finds the pages on the
Web that match that query and lists those pages in the order of their PageRank.
Imagine surfing the Web, going from page to page by randomly choosing an
outgoing link from one page to get to the next. This can lead to dead ends at
pages with no outgoing links, or cycles around cliques of interconnected pages.
So, a certain fraction of the time, simply choose a random page from the Web.
This theoretical random walk is known as a Markov chain or Markov process. The
limiting probability that an infinitely dedicated random surfer visits any particular
page is its PageRank. A page has high rank if other pages with high rank link to
it.
Let W be the set of Web pages that can be reached by following a chain of
hyperlinks starting at some root page, and let n be the number of pages in W. For
Google, the set W actually varies with time, but by June 2004, n was over 4 billion.
Let G be the n-by-n connectivity matrix of a portion of the Web, that is, gij = 1
if there is a hyperlink to page i from page j and gij = 0 otherwise. The matrix G
can be huge, but it is very sparse. Its jth column shows the links on the jth page.
The number of nonzeros in G is the total number of hyperlinks in W.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สาเหตุที่ทำไม GoogleTM เป็นเช่นเครื่องมือค้นหาที่มีประสิทธิภาพคือการอัลกอริทึม PageRankTM ที่พัฒนา โดยผู้ก่อตั้งของ Google แลร์รีเพจและเซอร์เกย์บริน เมื่อพวกเขาเป็นนักศึกษาที่มหาวิทยาลัย Stanford เพจแรงก์ถูกกำหนดการเชื่อมโยงโครงสร้างของเวิลด์ไวด์เว็บทั้งหมด มันคือ recomputedประมาณเดือนละครั้ง และไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาจริงของหน้าเว็บ หรือแบบสอบถามแต่ละ แล้ว สำหรับสอบถามใด ๆ เฉพาะ Google ค้นหาหน้าในการเว็บที่ตรงกับที่สอบถาม และแสดงรายการตามลำดับ PageRank ของหน้าเว็บจินตนาการการท่องเว็บ ไปที่ โดยการเลือกแบบสุ่มมีการเชื่อมโยงออกจากหน้าหนึ่งไปถัดไป สามารถนำไปสิ้นสุดตายหน้าไม่มีลิงก์ หรือรอบรอบ cliques ของเพจที่เชื่อมต่อกันดังนั้น ส่วนของเวลา เพียงแค่เลือกสุ่มหน้าจากเว็บเดินสุ่มทฤษฎีนี้เป็นที่รู้จักกันเป็นลูกโซ่มาร์คอฟกระบวนการมาร์คอฟ การจำกัดความน่าเป็นนักท่องที่สุ่มอย่างเฉพาะ visits เฉพาะใด ๆPageRank ของหน้าได้ หน้ามียศสูงหากลิงก์หน้าอื่น ๆ ลำดับสูงมันให้ W เป็นชุดของเว็บเพจที่สามารถเข้าถึงได้ตามห่วงโซ่ของเชื่อมโยงหลายมิติเริ่มต้นที่รากหน้า และให้ n เป็นจำนวนของหน้าในวัตต์สำหรับGoogle ชุด W จริงขึ้นอยู่กับเวลา แต่ โดย 2547 มิถุนายน n เป็นกว่า 4 พันล้านให้ G เป็นเมตริกซ์ n โดย n การเชื่อมต่อของส่วนของเว็บ คือ gij = 1if there is a hyperlink to page i from page j and gij = 0 otherwise. The matrix Gcan be huge, but it is very sparse. Its jth column shows the links on the jth page.The number of nonzeros in G is the total number of hyperlinks in W.