Der PageRank-Algorithmus. Relevanz und Anwendung (eBook)

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2023 | 1. Auflage
GRIN Verlag
978-3-346-84492-7 (ISBN)

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Der PageRank-Algorithmus. Relevanz und Anwendung
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Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, , Veranstaltung: Seminarkurs, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Schülerarbeit beleuchtet den "PageRank-Algorithmus." Der PageRank-Algorithmus ist ein Algorithmus zur Bewertung der Bedeutung von Webseiten. Dabei bemisst sich die Bedeutung einer bestimmten Webseite nach Anzahl und Bedeutung der Webseiten, die auf die gegebene Webseite verweisen. Je höher der PageRank dieser verweisenden Webseiten ist, desto höher wird der PageRank der betrachteten Seite. Mit dem Aufkommen des Internets wurde die Bewertung von Webseiten immer wichtiger. Um einen Überblick bei der steigenden Anzahl an Webseiten zu behalten, wurden Suchergebnisse entsprechend ihrer Relevanz angeordnet. Die Reihung der Suchergebnisse erlangte bald auch wirtschaftliche Bedeutung, denn weiter oben gelistete Webseiten von Anbietern von Waren und Dienstleistungen sind leichter zu finden und damit steigt die Wahrscheinlichkeit, dass potentielle Kunden hier etwas kaufen. In den ersten Jahren des Internets wurden Webseiten durch die damaligen Betreiber von Suchmaschinen (wie Yahoo!) meist per Hand bewertet, das heißt jede einzelne Seite musste manuell ein Gewicht zugewiesen bekommen. Deshalb war der PageRank Algorithmus, der 1998 von den Google Gründern Lawrence Page und Sergey Brin eingeführt wurde, eine revolutionäre Entwicklung, die Google zum heutigen Marktführer im Gebiet der Suchmaschinen verhalf4, denn diese Gewichtung wurde automatisiert berechnet.
Auch wenn Google weiterhin (andere) Verfahren zur Gewichtung von Webseiten entwickelt, basiert ein Teil der Bestimmung der Relevanz von Webseiten auch heute noch auf dem PageRank Algorithmus.
Erscheint lt. Verlag 28.3.2023
Verlagsort München
Sprache deutsch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Allgemeines / Lexika
Schlagworte Gauß-Algorithmus • Google • Links • Matrix • Numerik • Pagerank • Python • Random Surfer • Ranking • Suchmaschine • Suchmaschinen • Webseiten
ISBN-10 3-346-84492-7 / 3346844927
ISBN-13 978-3-346-84492-7 / 9783346844927
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