pagerank
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pagerank
答案
PageRank越高
答案
以下关于PageRank说法错误的是（）。
A.PageRank是Google排名运算法则的一项标准 B.PageRank融合了title标识和keywords标识等因素 C.PageRank根据网站的外部链接和内部连接的数量和质量衡量网站价值 D.PageRank分值为1表示最佳，但非常少见
答案
PageRank是一个函数，它对Web中的每个网页赋予一个实数值。它的意图在于网页的PageRank越高，那么它就（）。
A.相关性越高 B.越不重要 C.相关性越低 D.越重要
答案
在计算一个网页的PageRank值时需要考虑：
答案
PageRank算法是图数据上的无监督学习方法。()
A.正确 B.错误
答案
下列关于PageRank算法在MapReduce中的实现的描述，错误的是？
A.解析网页的任务就是分析一个页面的链接数，但是不赋初值 B.PageRank分配就是多次迭代计算页面的PageRank值 C.收敛阶段的任务就是由一个非并行组件决定是否达到收敛 D.一般判断是否收敛的条件是所有网页的PageRank值不再变化，或者运行30次以后我们就认为已经收敛了
答案
Google是一种全文搜索引擎网站，核心技术是PageRank（）
答案
下列哪个不属于PageRank算法在Pregel和MapReduce中实现方式的区别？
A.Pregel将PageRank处理对象看成是连通图，而MapReduce则将其看成是键值对 B.Pregel将计算细化到顶点，同时在顶点内控制循环迭代次数 C.MapReduce将计算批量化处理，按任务进行循环迭代控制 D.图算法如果用Pregel实现，需要一系列的Pregel的调用
答案
采用MapReduce实现PageRank的计算过程包括三个阶段，下列哪一项是错的？
A.第一阶段：解析网页 B.第二阶段：PageRank分配 C.第三阶段：收敛阶段 D.第一阶段：收集网页
答案
热门试题
一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。关于PageRank算法，下列说法错误的是（ ）
一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫做PageRank的算法，这种算法的主要思想是:越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家，不过它并不是全部依据--实际上，Google发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。关于PageRank算法，下列说法错误的是：
阅读下面的文章，回答问题。
一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。
在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？
就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。
不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
根据文意，“刷访问量”会导致（）
一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。搜索引擎对网页排序的最基本思想是指（ ）
一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫做PageRank的算法，这种算法的主要思想是:越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家，不过它并不是全部依据--实际上，Google发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。搜索引擎对网页排序的最基本思想是指：
一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫做PageRank的算法，这种算法的主要思想是:越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家，不过它并不是全部依据--实际上，Google发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。根据文意，“刷访问量”会导致：
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