Machine learningCentrality

Центральность PageRank

PageRank — это алгоритм центральности, основанный на ссылках, который присваивает каждому узлу в ориентированном графе показатель важности, измеряя, сколько высококачественных узлов на него ссылаются. Разработанный Ларри Пейджем, Сергеем Брином, Радживом Мотвани и Терри Виноградом в Стэнфордском университете в 1999 году, он стал математической основой поисковой системы Google и остается одним из самых влиятельных алгоритмов в сетевой науке и информационном поиске.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

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

Как цитировать эту страницу

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGatePageRank (PageRank Centrality). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/pagerank · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026