Come funziona il Il Page Rank
La seguente immagine è presente nel sito della Stanford Universiy,
dove Lawrence Page e Sergey Bin hanno creato il Page Rank.
Mostra il ciclo che Google effettua per stabilire la graduatoria delle risposte in base alla parola chiave utilizzata. 
Per chi fosse digiuno di database l'immagine seguente sarà certamente di aiuto nel comprendere come il Page Rank si sviluppa:
A è la home page del Vs sito,
B è un link ad una pagina,
cosi come lo è C.
Il Page Rank assegna un valore ad ogni pagina che riceve il link e lo toglie ad ogni pagina che lo trasmette.
Ad esempio: La pagina A e la pagina B hanno pari valore corrispondente a 0,50.
Se la pagina A linka alla pagina B la A perde il 50% del proprio page rank che viene preso dalla B.
Il risultato è che la pagina A avrà un page rank di 0,25 (contro l'iniziale 0,50%) mentre la pagina B avrà un page rank di 0,75 (contro lo 0,50 precedente che si aggiunge allo 0,25 passato dalla a).
Google interpreta un collegamento dalla pagina A alla pagina B come un "voto" espresso dalla prima in merito alla seconda. Tuttavia, non si limita a calcolare il numero di voti, o collegamenti, assegnati a una pagina. Oltre a effettuare questo calcolo, Google prende in esame la pagina che ha assegnato il voto. I voti espressi da pagine "importanti" hanno più rilevanza e quindi contribuiscono a rendere "importanti" anche le pagine collegate. Il Page Rank è uno degli oltre 100 fattori che contribuiscono all'algoritmo con cui Google realizza i suoi indici.
 Scarica la Google Toolbar
La Google Toolbar è uno strumento utile per conoscere il livello di page rank che il Vs sito ha acquisito.
Formula semplificata dell'algoritmo L' algoritmo completo per il calcolo del PageRank fa ricorso all'uso della teoria dei processi di Markov . Dalla formula inizialmente sviluppata dai fondatori di Google, Sergey Brin e Larry Page, è possibile comprendere come il PageRank viene distribuito tra le pagine:
PR[A] = (1 - d) + d ( PR[T1]/C[T1] + ... + PR[Tn]/C[Tn])
Dove:
- PR[A] è il valore di PageRank della pagina A che vogliamo calcolare
- T1...Tn sono le pagine che contengono almeno un link verso A
- PR[T1] ... PR[Tn] sono i valori di PageRank delle pagine T1 ... Tn
- C[T1] ... C[Tn] sono il numero complessivo di link contenuti nella pagina che offre il link
- d (damping factor) è un fattore deciso da Google e che nella documentazione originale assume valore 0,85. Può essere aggiustato da Google per decidere la percentuale di PageRank che deve transitare da una pagina all'altra e il valore di PageRank minimo attribuito ad ogni pagina in archivio.
Processi di Markoy Un processo stocastico markoviano o Processo di Markov o Catena di Markov è un processo stocastico nel quale la probabilità di transizione che determina il passaggio ad uno stato di sistema dipende unicamente dallo stato di sistema immediatamente precedente e non dal come si è giunti a tale stato (in quest'ultima ipotesi si parla di processo non markoviano ).
Formalmente questo può essere scritto come
 Questa è detta proprietà di Markov.
Una Catena omogenea di Markov è un processo markoviano nel quale la probabilità di transizione dipende unicamente dallo stato di sistema immediatamente precedente e non anche dal tempo t , ed é pertanto detto omogeneo .
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