لولا هذه المعادلة لكان من الصعب اختراع المحركات البحثية مثل محرك غوغل وغيره هذه...

لولا هذه المعادلة لكان من الصعب اختراع المحركات البحثية مثل محرك غوغل وغيره

هذه معادلة ترتيب صفحات PageRank Equation، وهي جزء من خوارزمية ترتيب الصفحات PageRank Algorithm التي أوجدها لاري بيج وسيرجي برين، مؤسسا شركة غوغل

الخوارزمية تشكِّل طريقةً لقياس أهمية صفحات المواقع الإلكترونية، والفكرة الرئيسة وراءها تتمثل في أن صفحة الويب تكون هامة إذا أُشِّرَ عليها Pointed to من قِبَل صفحات ويب أخرى، فهي إذن تعتمد على رتبة الصفحات الأخرى التي تؤشر عليها

هذا جرء لآلية اشتغالها:

1. كل صفحة تتخذ قيمة PageRank مبدئية، تكون عادةً Uniform Value

2. تجري حوسبة تكرارية لرتبة كل صفحة باستخدام رتبة كل الصفحات التي تؤشؤ عليها، عبر المعادلة الظاهرة في الصورة، حيث:

الPR(p_i) تشكّل رتبة الصفحة i
الd تشكل عامل التخميد Damping factor، ويكون عادةً 0.85
الN هي مجموع عدد الصفحات
الM(P_i) هي مجموعة الصفحات المؤشِّرة على p_i
الL(P_j) هي عدد الروابط الخارجة من الصفحة p_j

3. التكرار يظل شغالا حتى تتقارب converge قِيَم رتب الصفحات (أن تكُفّ عن التغيِّر تغيرا كبيرا مثلا)

عامل التخميد d يمثل احتمالية أن شخصا معينا يضغط على روابط عشوائية سوف يتوقف في النهاية عن النقر. وأهميتها تكمن في رصد توقف المستخدم عن النقر على الروابط

وواحدة من خصائص الخوارزمية أنها تعطي رتبةً أعلى للصفحات اللواتي يكنّ مرتبطات بصفحات أخرى رُتَبُها عالية. فالصفحة إذن تحوز على رتبة عالية إذا كانت هنالك صفحات كثيرة ذات رتب عالية تؤشر عليها.

هذه الخوارزمية التي تشكل المعادلة عنصرَها الأساسي كانت سببا أساسيا في نجاح غوغل عند بداياتها، حيث وفَّرت طريقة لترتيب نواتج البحث على الويب بناءً على الصلة relevance. وبالرغم من أن خوارزميات البحث تطورت تطورا مهولا منذ ذلك الوقت وأُدْخِلَت عليها عوامل جديدة إلا أن هذه الخوارزمية تظل جزءا هاما جدا.

وعلى أية حال فإن طريقة اشتغال الخوارزمية أعقد بكثير من الحال التي شرحتها، وليست سوى محاولة لإيصال الفكرة...