`
hejibo
  • 浏览: 24992 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

关于某些第三方 PageRank 探测工具暂时无法工作的问题

阅读更多
最近有很多朋友跟我们说Google放弃了PageRank,因为他们无法查询到PageRank数值了。确实,今天几乎所有第三方的PageRank查询工具都歇了,但这似乎并不表明Google完全放弃了PageRank,因为Google自家的Google Toolbar还是可以正常显示出网页的PageRank数值来。其实Google只是修改了查询PageRank数值的地址,老地址是:
http://toolbarqueries.google.com/search?client=navclient-auto&features=Rank&ch=8f3b58e04&q=info:[URLHERE]
而现在的新地址则变成了:
http://toolbarqueries.google.com/tbr?client=navclient-auto&features=Rank&ch=8f3b58e04&q=info:[URLHERE]

优异搜索已经在最快的时间更新了我们的Page Rank算法,您可以在http://www.ueseo.org/pagerank/正常查询Google Page Rank了。
1
2
分享到:
评论

相关推荐

    pagerank_大数据pagerank算法代码_pageRank_

    通过Python实现PageRank,并在大数据环境下进行优化,不仅可以提高计算效率,还能为实际的网页排名问题提供解决方案。在学习和实践中,学生可以深入理解网络链接结构对信息传播和网络影响力的影响。

    山东大学大数据实验三:Hadoop实现PageRank

    通过这个实验,学生不仅能学习到PageRank算法的工作原理,还能实际操作Hadoop进行大数据处理,这对于理解分布式计算和大数据技术有极大的帮助。同时,它也强调了在实际项目中如何组织和编写可扩展的代码,以及如何与...

    PageRank_pageRank_python_

    计算转移:每个网页的PageRank值按以下公式分配给链接的目标网页:PR(A) = (1-d) + d * Σ(PR(Ti)/L(Ti)),其中PR(A)是网页A的PageRank值,d为阻尼因子(通常设置为0.85),PR(Ti)是链接到A的第i个网页的PageRank值...

    python实现PageRank算法

    在Python中实现PageRank算法可以帮助我们理解其工作原理,并在大数据环境中应用。 PageRank的核心思想是:一个被很多高质量网页链接的网页具有更高的排名。算法的基本步骤包括: 1. **初始化**:每个网页的...

    truncated-pagerank 计算源代码

    然而,原始的PageRank算法存在两个主要问题:一是存在“dangling nodes”(无出链的网页),它们无法将PageRank传递出去;二是计算过程可能会陷入无穷循环,因为PageRank值可能在所有网页间无限次地循环分配。 `...

    PAGERANK的VC实现

    此外,PageRank算法还引入了“随机跳转”概念,即用户有小概率随机跳转到网络中的任意一个页面,这有助于防止某些网页陷入循环链接导致的排名停滞问题。 在VC++环境下实现PageRank,首先需要设计数据结构来存储网页...

    PageRank博文

    PageRank陷阱指的是具有大量入链但很少或没有出链的网页,它们会消耗PageRank值而无法有效地传递。权威性则表示某些网页因为获得很多高质量的链接而拥有高PageRank值,这些网页被认为是网络中的重要资源。 总结来说...

    基础PageRank 算法 C++实现

    在C++中实现PageRank算法可以帮助我们理解其工作原理并应用于实际的网络数据分析。下面将详细介绍PageRank算法的基本概念、计算流程以及如何使用C++进行实现。 PageRank算法的核心思想是:一个网页的PageRank值不仅...

    MATLAB PageRank算法 网络球队排名问题

    数学模型部分课件 pagerank算法详解

    pagerank algorithms

    通过理解和掌握PageRank的工作原理,我们可以更好地应用这一算法解决实际问题。随着网络规模的不断增长和技术的发展,PageRank算法也在不断地演进和完善之中,未来还有更多的应用场景值得探索。

    pagerank_BSU_大数据课程大作业一_南开大学_pagerank算法_pageRank_

    在分块处理PageRank时,因为原始数据集可能非常庞大,无法一次性加载到内存中,所以需要将数据分割成多个小块,分别进行处理。这种技术通常在大数据处理框架如Hadoop或Spark中使用。每个块可以独立计算,然后将结果...

    35分类目录Google/Sogou PageRank查询工具v1.0.rar

    标题 "35分类目录Google/Sogou PageRank查询工具v1.0.rar" 提供的信息表明,这是一个专门用于查询网站在Google PageRank和Sogou PageRank中的排名的工具。PageRank是Google早期的一种网页重要性算法,而Sogou ...

    PageRank介绍

    PageRank算法不仅改变了搜索引擎的工作方式,也为网络数据分析提供了一个强大的工具。通过对PageRank算法的研究,我们可以更深入地理解网络结构,并开发出更加智能的信息检索系统。随着互联网的发展和技术的进步,...

    有关pagerank算法论文

    它证明了通过数学模型和算法优化,可以有效解决复杂的信息检索问题,为互联网时代的信息管理提供了强大的工具。然而,随着网络环境的不断变化,PageRank算法也面临着新的挑战,例如如何应对恶意链接农场、如何适应...

    pageRank-详细解析(具体例子).docx

    PageRank算法是Google创始人拉里·佩奇提出的一种衡量网页重要性的算法,它基于网络链接结构来评估网页的相对重要性。PageRank的核心思想是,一个网页的重要性与其被其他重要网页链接的数量和质量有关。简单来说,...

    Go-pagerank-加权PageRank算法Go实现

    **Go-pagerank-加权PageRank算法Go实现** PageRank是Google早期用于网页排名的一种算法,它通过分析网络中的链接结构来评估网页的重要性。在Go语言中实现加权PageRank算法,可以让我们更好地理解其原理,并在实际...

    无向图pagerank算法(Java)

    无向图PageRank算法是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林提出的一种网页排名技术,它在搜索引擎优化(SEO)和链接分析中起着重要作用。这个算法通过模拟随机浏览网络的行为来评估网页的重要性,使得重要的网页...

    pagerank-java实现查询

    PageRank是Google搜索引擎的核心算法之一,它通过计算网页之间的链接关系来评估网页的重要性。这篇博士论文文档详细阐述了PageRank的理论基础和实现原理,由Google的创始人Larry Page和Sergey Brin提出。Java实现的...

    Deeper Inside PageRank

    文章覆盖了 PageRank 的基本模型、推荐的解决方案方法、存储问题、存在性、唯一性和收敛性属性、可能对基本模型的改进、传统解决方法之外的建议替代方案、敏感度和条件以及更新问题等内容。 #### 基本概念 ...

    PageRank简单演示算法

    - 在实际网络中,有些网页没有出链,这会导致PageRank值无法分配。为了解决这个问题,引入“权威网页”或“虚拟网页”,它们链接到所有网页,确保PageRank值可以均匀分布。 4. **迭代直到收敛**: - 通过不断迭代...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics