Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- 컴퓨터 보안 키분배
- 딥러닝
- Readme image
- 러스트
- rust
- 키분배 알고리즘
- react-cookie
- 자바스크립트 비동기
- 메세지인증코드
- 커널제거
- Hits
- recommender
- 비동기 프로그래밍
- 인공지능
- 파인만의 식당문제
- 커널생성
- 파이썬
- tcp
- cs231n
- feynman's restaurant
- 페이지랭크
- image restoration
- brew 권한
- pagerank
- 프라미스
- 인페인팅
- Git
- 협업필터링
- computer vision
- 머신러닝
Archives
- Today
- Total
목록구글 페이지랭크 (1)
Worth spreading
Mining of Massive Datasets의 Link analysis 챕터에서 배운 내용 Pagerank는 웹페이지의 중요도를 구하기 위한 기법으로 어떤 page의 pagerank값은 그 page가 얼마나 중요한 page인지를 나타낸다)* Web page의 개수를 N개로 가정1. 행과 열의 개수가 모두 N인 행렬을 만든다.2. 만약 page j가 page i로 가는 링크를 갖고 있다면 행렬 M(i,j)는 1/c 값을 갖는다. (c는 page j의 outlink 개수) 이러한 행렬 M은 한 열의 값을 모두 합친 값이 1이 되므로 'column stochastic matrix'라고 부른다.3. 이제 pagerank를 저장할 벡터 r을 만든다. 모든 page는 각각의 pagerank값을 가지므로 r은 길..
ABCD/Data mining
2018. 6. 16. 21:14