谷歌LocalRank


    2月25日,2003年,谷歌公司的专利为网页排名的算法称为Local Rank。它是基于这样的页面应该排在他们的全球链接引用不知道,但他们是如何与相关网页中的特殊处理查询主题引用。该Local Rank算法在实践中不使用(至少不是在它的形式是专利中描述)。但是,我们认为包含几个专利的任何搜索引擎优化专家应该了解有趣的创新。几乎所有的搜索引擎,已经考虑到这题目是指专门网页。这似乎是相当不同的算法用于Local Rank算法和研究将使我们的专利,以了解如何可以执行的一般性意见。
    在阅读本节,请记住,它包含的理论信息,而不是实际的准则。
以下三个项目组成的Local Rank算法的主要思想:
1。一种算法是用来选择一定数量的文件有关的搜索查询(让它为N)。这些文件初步排序按某些标准(可能是Page Rank的,相关或其他标准组)。让我们调用这个标准Old Score数值。
2。该神经网络的每个网页都经过挑选一个新的排名程序,它获取一个新的职级。让我们称之为Local Score。
3。该Old Score并为每个页面Local Score值相乘,产生一个新值——New Score。该网页是基于New Score最终排名。
在这种算法的关键步骤是新的排名程序,从而使每个页面一个新Local Score排名。让我们更详细研究这个新的程序:
0。初步的排名算法是用来选择ñ网页相关的搜索查询。每一页的N是分配给该算法1Old Score价值。新的排名算法只需要工作在这n选择的页面。。
1。在计算每一页Local Score,该系统已选择从N到这个网页内部链接的网页。这个数字让我们在同一时间米,同一主机(IP地址来确定)和页面是给定的任何其他网页页面镜子将被排除米
2。集合M分为亚群黎。这些子集包含的网页划分是根据以下标准:
——属于一个(或类似)的主机。因此,在网页的第一个3字节的IP地址是相同的会进入一组。这意味着,网页的IP地址属于范围xxx.xxx.xxx.0到xxx.xxx.xxx.255将被视为属于一组审议。
——页面具有相同或相似的内容(镜)
——页)在同一网站(域名。
3。每年各黎子页面已经排名Old Score。一个拥有最大Old Score排名从每个子页面所,其余的网页排除在分析之外。因此,我们得到了一些网页的子集K表指到这个网页。
4。在页面的子集K表进行排序由Old Score参数,那么只有前k个页面(k是一些预定义的数字)是在一个子集光离开了其余的网页排除在分析之外。
5。Local Score计算在这一步。该Old Score参数组合在一起的K页的其余部分。这可以证明有下列公式帮助
    这里m是一些预定义的参数可能会有所不同从1比3。不幸的是,有问题的算法专利不详细描述此参数。经过Local Score计算每个从集合N,New Score值计算和页面重新排序根据新的标准。下面的公式用于计算New Score:
New Score(i)=(a+Local Score(i)/MaxLS)*(b+Old Score(i)/MaxOS)
i是该新职级计算的一页。
A和B——是数字常量(有没有关于这些参数的专利更详细的信息)。
MaxLS——是目前计算的最高Local Score。
MaxOS——是其中Old Score值的最大价值。
    现在让我们把数学放在一边,以纯文字说明这些步骤。
    在步骤0)网页查询相关的选择。算法不考虑到链接文本是用于此。举例来说,相关性和链接流行的整体使用。我们现在有一个Old Score值。Old Score是每个网页评级的相关性,整体的链接流行度和其他因素。
    在步骤1)的利益页面内部链接的网页均选自在步骤0获得小组)。本集团是削弱而消除镜和其他网站中的步骤2),3)和4),以便我们与一个真正独特的场所设置左侧,都有一个共同的主题下与页面分析。通过分析这一组无视其他所有在互联网上的网页(网页内部链接),我们得到了当地(专题)链接流行。Local Score值,然后计算在步骤5)。Local Score是一间由该主题相关的页面设置页面评级。最后,评价和排名的网页是使用了Local Score和Old Score组合。

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2010年4月23日/上海SEO研究/