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SiteAnalyzer: 내부 PageRank를 계산하는 원칙

계산 원리에 대한 설명

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2019-03-13 | 읽기: 6 분
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저자: Simagin Andrey

SiteAnalyzer: 내부 PageRank를 계산하는 원칙

SiteAnalyzer의 새 버전에서는 자주 묻는 몇 가지 유료 프로그램에서만 사용할 수있는 사이트의 PageRank 계산을 구현했습니다.

오늘 우리는 SiteAnalyzer 1.8의 새 버전에서 내부 PageRank의 계산을 무료로 모든 사용자가 이용할 수 있다는 것을 발표하게되어 기쁩니다!

SiteAnalyzer 1.8, PageRank, 계산 원리에 대한 설명

다음은 사이트의 페이지 연결을 분석 할 때 알고리즘과 응용 프로그램의 가능성에 대한 간략한 설명입니다.

PageRank 란 무엇이며 무엇을위한 것입니까?

페이지 랭크 (PageRank)는 Google이 입력 한 페이지 중요도를 수치로 측정 한 것으로 링크 된 페이지의 수와 품질에 따라 달라집니다. 즉, PageRank는 페이지 권한 부여를 계산하는 알고리즘입니다. 페이지에 대한 링크가 많을수록 더 중요하고 권위있는 것으로 인식됩니다.

PageRank, algoritm, Google

따라서 사이트 구조 구축에 대한 유능한 접근 방법은 전체 리소스와 개별 페이지의 성공적인 순위 지정을위한 주요 조건 중 하나가됩니다. 이 기사에서 설명한 내부 PageRank를 계산하는 원리는 검색 엔진 측면에서 유능한 사이트의 아키텍처를 파악하는 데 도움이됩니다.

PageRank를 계산하는 원리

PageRank를 계산하기위한 원래 알고리즘은 Google Lawrence Page와 Sergey Brin의 제작자가 개발했습니다. 알고리즘은 다음과 같습니다.

PR(A) = (1-d) + d (PR(T1) / C(T1) + ... + PR(Tn) / C(Tn))

여기서 :

  • PR (A) - 페이지 A의 PageRank
  • PR (Ti) - 페이지 Ti의 PageRank, 페이지 A를 나타냄
  • C (Ti) - Ti 페이지의 외부 링크 수 (다른 사이트로 연결되는 링크)
  • d는 0에서 1까지의 범위에있는 덤프 계수입니다. 이것은 Ti를 방문하는 임의의 사용자가 페이지 A (일반적으로 임의의 변수)에 대한 외부 링크를 따라갈 확률을 결정하는 "유연화"계수입니다. Page and Brin의 알고리즘에 따르면, 조도 계수 d는 일반적으로 0.85

수식에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

  • http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html 및 여기 http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf를 참조하십시오.
  • 이 링크에서 Excel에서 PageRank를 계산하는 예제를 다운로드 할 수 있습니다.

페이지 랭크 (PageRank)는 웹 사이트를 전체적으로 분류하지 않고 각 페이지마다 별도로 결정된다는 점을 이해해야합니다. Ti 페이지에있는 외부 링크 수가 적을수록 더 많은 무게를 갖습니다.

PageRank를 계산하는 또 다른 알고리즘이 있습니다 (더 현대적입니다) :

PR(A) = (1-d) / N + d (PR(T1) / C(T1) + ... + PR(Tn) / C(Tn))

  • 여기서 N은 모든 인터넷 페이지의 총 수입니다. 이 알고리즘은 이전에 제안 된 (1-d) / N에서 근본적으로 발산하지 않습니다. 이것은 수학적 기대이며 Ti 사이트의 사용자가 페이지 A로 이동할 가능성을 결정합니다

SiteAnalyzer를 사용하여 PageRank를 계산하는 방법은 무엇입니까?

Google이 인터넷의 모든 페이지에 대해 PageRank를 계산하고 SiteAnalyzer가 사이트 내의 각 페이지의 무게를 계산한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 따라서 사이트의 내부 링크 구조를 분석하려면 PageRank를 계산하고 특정 웹 리소스 내에서 각 페이지의 상대적 중요성을 측정하는 아이디어를 참조하는 것이 좋습니다.

먼저 페이지 순위를 계산하려면 내부 및 외부 링크에 대한 정보를 얻기 위해 사이트를 검사해야합니다.

이를 위해 SiteAnalyzer를 시작하고 관심있는 사이트 (예 : 프로그램 https://site-analyzer.pro/ 사이트)를 검색합니다. PageRank를 계산하기위한 반복 횟수는 기본적으로 15이지만 필요한 경우 프로그램 설정에서 변경할 수 있습니다 (반복 횟수는 2에서 50까지 다양하지만 필요한 결과를 신속하게 얻으려면 가장 적절한 15로 간주합니다).

PageRank를 계산하기위한 공식에 대해 두 가지 옵션 중 하나를 선택할 수도 있습니다.

PageRank settings

스캔 후 PageRank 탭으로 이동하여 컨텍스트 메뉴를 통해 계산을 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

SiteAnalyzer, calculate PageRank

이 예에서는 사이트의 기본 페이지가 다른 페이지와 비교하여 가장 높은 순위를 가졌음을 알 수 있습니다.이 페이지는이 리소스에 대해 논리적이고 완전히 정상적인 페이지입니다.

획득 한 PageRank 값은 자동으로 프로그램에 저장됩니다 (사용자가 불필요한 데이터로주의를 분산시키지 않도록 의도적으로 이러한 중간 반복의 값을 추론하지 않았습니다).

또 다른 예를 들면 사이트 Y를 생각해보십시오. 계산이 끝나면 내부 PageRank 통계는 다음과 같습니다.

SiteAnalyzer, calculate PageRank

카탈로그의 기본 페이지의 내부 PageRank는 사이트의 기본 페이지에 대한 유사한 표시기보다 높게 나타났습니다. 이 측면은 사이트의 홈 페이지에 대한 외부 링크에 의해 균형이 유지되기 때문에 순위와 관련하여 부정적인 결과를 초래하지 않습니다. 그러나이 순간을 고려하여 카탈로그 페이지가 자원의 기본 페이지보다 유기농 결과에서 더 높을 때 상황을 허용하지 않는 것이 중요합니다.

결론

이 기사에서는 SiteAnalyzer 프로그램에서 PageRank를 계산하는 두 가지 작업 옵션을 살펴 보았습니다.이 옵션을 사용하면 웹 사이트의 탐색 구조를 전혀 분석 할 수 없으며 가장 중요한 페이지로 참조 가중치를 전송하기위한 내부 리소스 링크 시스템을 최적화 할 수 있습니다.

프로그램의 기능에 대한 질문이나 제안 사항이 있으면이 기사의 주석에 쓰거나 피드백 양식을 통해 전자 메일을 보내주십시오.

귀하의 관심을 가져 주셔서 감사합니다!

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