Les trois premières sections de ce chapitre font appel à l'algèbre linéaire (diagonalisation, valeurs et vecteurs propres) et aux probabilités élémentaires (y compris l'indépendance d'événements et la probabilité conditionnelle). Elles constituent la partie élémentaire de ce chapitre, peuvent être couvertes en trois heures et donnent une fort bonne idée de l'algorithme PageRank. La section 9.4 constitue la partie avancée; elle requiert une connaissance de base de l' analyse réelle (point d'accumulation, convergence d'une suite) et peut être couverte en une ou deux heures supplémentaires.
This is a preview of subscription content, access via your institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsPreview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Références
Page L., S. Brin, R. Motwani et T. Winograd. « The PageRank citation ranking: Bringing order to the web », rapport technique, Stanford University, 1998.
Karlin S. et M. Taylor. A first course in stochastic processes, deuxième édition, Academic Press, 1975.
Langville, A. M. et C. D. Meyer. Google's PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings, Princeton University Press, 2006.
Ross S. M. Stochastic processes, deuxième édition, Wiley & Sons, 1996. (Cet ouvrage est plus avancé que celui de Karlin et Taylor.)
Rights and permissions
Copyright information
© 2008 Springer Science + Business Media, LLC
About this chapter
Cite this chapter
(2008). Google et l'algorithme PageRank. In: Mathématiques et Technologie. Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology. Springer, New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-0-387-69213-5_9
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-69213-5_9
Publisher Name: Springer, New York, NY
Print ISBN: 978-0-387-69212-8
Online ISBN: 978-0-387-69213-5
eBook Packages: Mathematics and StatisticsMathematics and Statistics (R0)
