Дополнения к алгоритму, лежащему в основе поискового механизма Google, могут радикально повысить его производительность.
Технология назначения приоритетов индексированным Web-страницам, в основе которой лежит алгоритм PageRank, является одной из ключевых составляющих движка Google, позволяющих этой поисковой системе возвращать по запросу наиболее релевантные результаты. На вычисление PageRank для трех миллиардов Web-страниц уходит несколько дней, а составление каждого тематического индекса, который бы выдавал наиболее точные результаты в данной области,- еще больше.
Значительно повысить скорость работы PageRank и создать реальную перспективу для тематических индексов Google могут три дополнения к алгоритму, разработанные учеными Стэнфордского университета. Первое, названное BlockRank, создает предварительные приоритетные индексы страниц каждого сайта, которые затем используются в качестве входных данных для общего индекса PageRank. По словам разработчиков это позволяет в три раза повысить общую скорость работы алгоритма.
Второй метод - Adaptive PageRank - по ходу составления индекса отсекает "участие" страниц с низкими приоритетами в общем процессе вычисления PageRank. Таким образом алгоритм уделяет больше "внимания" Web-страницам с высокими приоритетами, что позволяет увеличить скорость его работы на 50%.
Третье дополнение к PageRank объединяет ряд методов экстраполяции, которые позволяют алгоритму "видеть" структуру ссылок в Сети в упрощенном виде. Получаемые таким образом данные, разумеется, не являются абсолютно достоверными, но близки к реальным и повышают производительность PageRank от 50% до 300% в зависимости от заданного уровня достоверности. Об этом пишет "iTware".
