В этой статье я расскажу вам, как реализовать алгоритм поиска Google с помощью языка программирования Python. Google фактически использует алгоритм под названием PageRank для ранжирования веб-сайтов на основе их важности в результатах поиска.
Как работает алгоритм поиска Google
Google решает, какой запрос куда следует направить с помощью алгоритма. Алгоритм – это общий термин, означающий процесс или набор правил, которым следуют для решения проблемы. Применительно к Google это набор взвешенных показателей, определяющих порядок, в котором они ранжируют страницу. Алгоритм поиска Google работает, подсчитывая количество и качество ссылок на страницу, чтобы определить приблизительную оценку важности веб-сайта. Основное предположение состоит в том, что наиболее важные веб-сайты, скорее всего, получат больше ссылок с других веб-сайтов. С объемом информации, доступной в Интернете, найти то, что вам нужно, было бы практически невозможно без помощи в сортировке. Алгоритм поиска Google предназначен для сортировки сотен миллиардов веб-страниц в нашем поисковом индексе, чтобы найти наиболее релевантные результаты за считанные секунды и продемонстрировать их вам таким образом, чтобы помочь вам найти то, что вы ищете.
А теперь хватит разговоров об этом. Приступим к кодированию.
Реализация алгоритма поиска Google с помощью Python
Для реализации алгоритма поиска Google с помощью Python мы должны сначала представить, как визуализировать структуру Всемирной паутины. Идея состоит в том, что WWW можно представить как огромную сеть, где веб-сайты являются узлами, а их связи между ними — ребрами. Итак, давайте настроим нашу WWW упрощенным способом, представив, что есть только 4 веб-сайта: A, B, C и D.
Для этой задачи нам нужно установить пакет под названием networkx, который можно легко установить с помощью команды pip; pip установить сетьx:
Теперь давайте сделаем это:
Вывод идет таким образом:
Это дает распределение вероятностей, используемое для представления вероятности того, что человек, который случайно щелкнет по ссылке, попадет на определенную страницу. Следовательно, на выходе будет вектор с суммой компонентов, равной 1, и с количеством компонентов, равным количеству узлов.
Чем выше значение компонента, связанного с узлом, тем важнее этот узел. Однако, поскольку между нашими узлами A, B, C, D нет связей, идея состоит в том, что на данный момент все они одинаково важны:
Это дает нам это в качестве вывода:
Ты видишь это?
Как видно из вывода, каждый узел имеет важность 1/4. Теперь давайте добавим связи между нашими узлами. Допустим, я хочу передать A в точке B, B в точке C, C в точке D и D в точке A. Это просто означает, что каждый узел передаст важность своему преемнику, получая важность от своего предшественника.
Выдало вот это:
Теперь давайте посмотрим, как наш алгоритм работает на более сложной структуре сети, скажем, с 10 узлами:
plt.show() отобразит это как заданный вывод:
Круто, ты это видишь? Правильно?
Сети являются одним из примеров графовых алгоритмов в машинном обучении. Вот как работает алгоритм поиска Google. Надеюсь, вам понравилась эта статья о том, как реализовать алгоритм поиска Google с помощью Python. Пожалуйста, не стесняйтесь задавать свои ценные вопросы в разделе комментариев ниже.
Спасибо за чтение. Не стесняйтесь поделиться.
Следите за мной в Twitter, чтобы быть в курсе последних обновлений.
