PageRank Random surfer model

Random surfer model merupakan pendekatan yang menggambarkan bagaimana sesungguhnya yang dilakukan seorang pengunjung di depan sebuah halaman web. Ini berarti peluangatau probabilitas seorang user mengklik sebuah link sebanding dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut. Pendekatan ini yang digunakan pagerank sehingga pagerank dari link masuk (inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju, melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada pada halaman tersebut. Rasanya semua juga menganggap ini adil. Karena bisa anda bayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi pagerank tidak akan relevan digunakan.
Metode ini juga memiliki pendekatan bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman web. Oleh karena itu pagerank menggunakan damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sebuah halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengkilk semua link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping factor (d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai dia berpindah ke halaman lain. Setelah user berpindah halaman maka probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai konstanta (1-d) . Dengan mengeluarkan variable inbound link (link masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain adalah (1-d), hal ini akan membuat pagerank selalu berada pada nilai minimum.
Dalam algoritma pagerank yang lain, terdapat nilai N yang merupakan jumlah keseluruhan halaman web, jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebagai contoh, jika sebuah halaman memiliki pagerank 2 dan total halaman web 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali (catatan, ini adalah probabilitas)

Algoritma

Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank , Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah:

Algoritma awal
PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) +… + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
Salah satu algoritma lain yang dipublikasikan
PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) )+ … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
*. PR(A) adalah Pagerank halaman A
*. PR(T1) adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman A
*. C(T1) adalah jumlah link keluar ( outbound link ) pada halaman T1
*. d adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.
*. N adalah jumlah keseluruhan halamanweb (yang terindeks oleh Google)
Dari algoritma di atas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman anda bukan keseluruhansitus web. Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang tepat.
Akan tetapi pagerank halaman A tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada padahalaman T1 (outbound link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn” yang mengacu ke halaman “A”.
Setelah semua pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A.
LEBIH LANJUT BACA SAJA SUMBERNYA => http://id.wikipedia.org/wiki/PageRank

PageRank

PageRank adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi menentukan situs web mana yang lebihpenting/populer. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google dan diciptakan oleh pendirinya, Larry Page dan Sergey Brin yang merupakan mahasiswa Ph.D. UniversitasStanford .
CARA KERJA:"Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung dengan skala 1-10.
Contoh : Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8 dan kemudian seterusnya yang lebih kecil."
KONSEP: "Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunaan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknikyang mungkin digunakan. Link popularity , sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologilain ( Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi denganhalaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages . Dengan algoritma ‘ PageRank ’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (linkkeuar) dari setiap halaman web.
PageRank , memiliki konsep dasar yangsama dengan link popularity , tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link . Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jikahalaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.
SUMBER wikipedia.com