Machine learningCentrality

पेज-रैंक सेंट्रैलिटी

पेज-रैंक एक लिंक-आधारित सेंट्रैलिटी एल्गोरिथम है जो किसी निर्देशित ग्राफ़ में प्रत्येक नोड को एक महत्व स्कोर प्रदान करता है, यह मापकर कि उस पर कितने उच्च-गुणवत्ता वाले नोड इंगित करते हैं। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में 1999 में लैरी पेज, सर्गेई ब्रिन, राजीव मोटवानी और टेरी विनोग्राड द्वारा प्रस्तुत, यह गूगल सर्च इंजन की गणितीय नींव बन गया और नेटवर्क विज्ञान और सूचना पुनर्प्राप्ति में सबसे प्रभावशाली एल्गोरिथम में से एक बना हुआ है।

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स्रोत

  1. Page, L., Brin, S., Motwani, R., & Winograd, T. (1999). The PageRank citation ranking: Bringing order to the web. Stanford InfoLab Technical Report. link

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ScholarGate. (2026, June 2). PageRank Centrality. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/network-analysis/pagerank

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इनमें संदर्भित

ScholarGatePageRank (PageRank Centrality). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/network-analysis/pagerank · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026