無所不在的演算法：Google 的 PageRank 工作原理以及演算法如何塑造我們的生活
Posted: Tue Dec 03, 2024 5:53 am
Google 的 PageRank 演算法是當今最強大的例子之一，說明了演算法在我們日常生活中的重要性。它創建於 25 年前，是 Google 躍居搜尋引擎份額榜首的主要原因，現在如此強大，以至於面臨反壟斷訴訟。
以下是世界上最重要、最強大的演算法之一 PageRank 的工作原理，以及其他類型的演算法如何影響我們的日常生活。
什麼是 PageRank 演算法？
1998年，兩位史 澳大利亞 WhatsApp 號碼數據 丹佛大學博士。學生拉里·佩奇和謝爾蓋·布林的使命是改善人們在網路上尋找資訊的方式。谷歌在加州門洛帕克的一個車庫裡誕生了。
搜尋引擎的命脈是 PageRank，以創辦人 Larry Page 的名字命名。這種新穎獨特的演算法根據網頁之間的連結來確定網頁的重要性。先前的搜尋引擎主要依靠關鍵字匹配，沒有考慮連結結構。與早期的搜尋引擎相比，Google 的 PageRank 引入了一種改變遊戲規則的搜尋結果交付方法。
透過使用 PageRank，Google 為用戶提供了更相關、更準確的搜尋結果，早在 2000 年就迅速成為首選搜尋引擎。 ，而不僅僅是匹配查詢使用關鍵字，並考慮相關性、信任度和權威性等因素來提供結果。
PageRank 仍在使用，並不斷變得更加聰明和複雜，以幫助 Google 保持其在搜尋引擎中的領先地位。
PageRank 究竟該如何運作？
螢幕全是1和0頁面排名是基於這樣的想法：一個網頁與其他頁面的連結越多，它就越重要。可視化它的一種方法是將其與投票系統進行比較。連結回您的網頁的網站越多，它就越有可能被視為有價值的資源。
然而，並非所有連結都是平等的。來自信譽良好的網站（例如知名新聞媒體）的連結可能被認為比來自較小的、更不知名的網站的連結更有價值。 Google 的 PageRank 演算法在決定頁面排名時會同時考慮網站所連結回的連結的數量和品質。
雖然與其他信譽良好的網站的關聯很重要，但Google也考慮頁面與搜尋查詢的相關程度。它分析關鍵字和內容，以確保頁面與用戶正在尋找的內容相符。
機器學習功能，包括訓練電腦等機器尋找元素以提出建議，正在不斷變得更加複雜，以便為我們人類提供更好的服務。這意味著，PageRank 不斷發展並不斷改進，以提供注重Google EEAT 原則的結果：展示經驗、專業知識、權威性和可信度的網站。
演算法不斷發展
正如數學家兼教授 Marcus du Sautoy 製作的紀錄片《現代生活演算法的秘密規則》所解釋的那樣，演算法對我們的日常生活產生了很大的影響，它們已經成為我們生活中無處不在的一部分。
從根本上講，演算法只不過是一系列有助於提供問題解決方案的逐步指令。雖然它們最初是由數學家創建的，但對於數學家來說，它們非常適合電腦。
Du Sautoy 稱演算法「異常美麗，利用了支撐宇宙運作方式的數學秩序」。他說 PageRank 是他一直以來最喜歡的演算法，我們不禁同意這種演算法在改變地球演化的訊息傳播中所扮演的重要角色。
你有最喜歡的演算法嗎？可能不會，除非你在我的一些資料科學家圈裡，但如果你這樣做，我很想聽聽你的想法。加入我們的LinkedIn 頁面上的討論。
以下是世界上最重要、最強大的演算法之一 PageRank 的工作原理，以及其他類型的演算法如何影響我們的日常生活。
什麼是 PageRank 演算法？
1998年，兩位史 澳大利亞 WhatsApp 號碼數據 丹佛大學博士。學生拉里·佩奇和謝爾蓋·布林的使命是改善人們在網路上尋找資訊的方式。谷歌在加州門洛帕克的一個車庫裡誕生了。
搜尋引擎的命脈是 PageRank，以創辦人 Larry Page 的名字命名。這種新穎獨特的演算法根據網頁之間的連結來確定網頁的重要性。先前的搜尋引擎主要依靠關鍵字匹配，沒有考慮連結結構。與早期的搜尋引擎相比，Google 的 PageRank 引入了一種改變遊戲規則的搜尋結果交付方法。
透過使用 PageRank，Google 為用戶提供了更相關、更準確的搜尋結果，早在 2000 年就迅速成為首選搜尋引擎。 ，而不僅僅是匹配查詢使用關鍵字，並考慮相關性、信任度和權威性等因素來提供結果。
PageRank 仍在使用，並不斷變得更加聰明和複雜，以幫助 Google 保持其在搜尋引擎中的領先地位。
PageRank 究竟該如何運作？
螢幕全是1和0頁面排名是基於這樣的想法：一個網頁與其他頁面的連結越多，它就越重要。可視化它的一種方法是將其與投票系統進行比較。連結回您的網頁的網站越多，它就越有可能被視為有價值的資源。
然而，並非所有連結都是平等的。來自信譽良好的網站（例如知名新聞媒體）的連結可能被認為比來自較小的、更不知名的網站的連結更有價值。 Google 的 PageRank 演算法在決定頁面排名時會同時考慮網站所連結回的連結的數量和品質。
雖然與其他信譽良好的網站的關聯很重要，但Google也考慮頁面與搜尋查詢的相關程度。它分析關鍵字和內容，以確保頁面與用戶正在尋找的內容相符。
機器學習功能，包括訓練電腦等機器尋找元素以提出建議，正在不斷變得更加複雜，以便為我們人類提供更好的服務。這意味著，PageRank 不斷發展並不斷改進，以提供注重Google EEAT 原則的結果：展示經驗、專業知識、權威性和可信度的網站。
演算法不斷發展
正如數學家兼教授 Marcus du Sautoy 製作的紀錄片《現代生活演算法的秘密規則》所解釋的那樣，演算法對我們的日常生活產生了很大的影響，它們已經成為我們生活中無處不在的一部分。
從根本上講，演算法只不過是一系列有助於提供問題解決方案的逐步指令。雖然它們最初是由數學家創建的，但對於數學家來說，它們非常適合電腦。
Du Sautoy 稱演算法「異常美麗，利用了支撐宇宙運作方式的數學秩序」。他說 PageRank 是他一直以來最喜歡的演算法，我們不禁同意這種演算法在改變地球演化的訊息傳播中所扮演的重要角色。
你有最喜歡的演算法嗎？可能不會，除非你在我的一些資料科學家圈裡，但如果你這樣做，我很想聽聽你的想法。加入我們的LinkedIn 頁面上的討論。