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USO DE LAS CADENAS DE MARKOV EN EL ESTUDIO DEL ALGORITMO P AGERANK PROCESOS ESTOC ´ ASTICOS 2014-I 1 INTR ODUCCI ´ ON Se puede observar la eficiencia de los motores de b´usqueda en el momento en el que al escribir solamente algunas palabras suele aparecer en la primera p´ agina de b´ usqueda la opci´ on que se necesita. Como cabe espe rar, esto se debe a un algoritmo eficiente de b´ usqueda y ordenamiento de p´ agina s we b. Este estudio se enfocar´ a en el algoritmo PageRank desarrollado y utilizado por Google Search cuyo objetivo es organizar las p´ aginas Web y optimizar las b´ usquedas. 2 HISTORIA AGREGAR HISTORIA 3 ALGORITMO P AGERANK El PageRank de una p´ agina es la probabilidad de que una persona que va navega ndo en la Web entrando a diferentes p´aginas al a zar, entre es pec´ ıficamente a la p´ agina que se est´ a observando. Si una p´ agina tiene varios links como subsecciones de la p´ agina, estos no son considerados como una p´ agina diferente. El PageRank de una p´ agina A se define como: P R(A) = B/inS P R(B) L(B) 1
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USO DE LAS CADENAS DE MARKOV EN EL ESTUDIO DELALGORITMO PAGERANK
PROCESOS ESTOCASTICOS2014-I
1 INTRODUCCION
Se puede observar la eficiencia de los motores de busqueda en el momento en elque al escribir solamente algunas palabras suele aparecer en la primera paginade busqueda la opcion que se necesita. Como cabe esperar, esto se debe a unalgoritmo eficiente de busqueda y ordenamiento de paginas web. Este estudio seenfocara en el algoritmo PageRank desarrollado y utilizado por Google Searchcuyo objetivo es organizar las paginas Web y optimizar las busquedas.
2 HISTORIA
AGREGAR HISTORIA
3 ALGORITMO PAGERANK
El PageRank de una pagina es la probabilidad de que una persona que vanavegando en la Web entrando a diferentes paginas al azar, entre especficamentea la pagina que se esta observando. Si una pagina tiene varios links comosubsecciones de la pagina, estos no son considerados como una pagina diferente.
El PageRank de una pagina A se define como:
PR(A) =
B/inSPR(B)L(B)
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