Page rank blog
adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi untuk
menentukan situs/web/blog mana yang lebih populer dibandingkan dengan
situs/web/blog
lainnya. Page rank blog merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google
dan diciptakan oleh pendirinya, Larry Page dan Sergey Brin yang mana
keduanya merupakan mahasiswa Ph.D. Universitas Stanford. Sebuah
situs/web/blog
akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan
link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs
tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung
dengan skala 1-10.
Contoh:
Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu
dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8
dan kemudian seterusnya yang lebih kecil.
Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web/situs/blog, mulai dari penggunaan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknik yang mungkin digunakan. Link popularity, sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologi lain (Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi dengan halaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages. Dengan algoritma ‘PageRank’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.
PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link.
Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan dianggap penting
jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman
juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki
rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.
Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah:
Algoritma awal
PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
Salah satu algoritma lain yang dipublikasikan
PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
PR(A)
adalah Pagerank halaman APR(T1)
adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman AC(T1)
adalah jumlah link keluar (outbound link) pada halaman T1d
adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.N
adalah jumlah keseluruhan halaman web (yang terindeks oleh Google)
Dari algoritma di atas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman web/situs/blog anda bukan keseluruhan situs/web/blog.
Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu
kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara
yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang
tepat.
Akan tetapi pagerank halaman A
tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi
sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman T1 (outbound
link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada
pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn”
yang mengacu ke halaman “A”.
Setelah semua pagerank yang
didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A”
dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang
bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan
nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A. Dengan pendekatan
yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web/blog
yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang
memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang
berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman
web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari
struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya.
Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.
Random surfer model merupakan
pendekatan yang menggambarkan bagaimana sesungguhnya yang dilakukan
seorang pengunjung di depan sebuah halaman web/blog.
Ini berarti peluang atau probabilitas seorang user mengklik sebuah
link sebanding dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut.
Pendekatan ini yang digunakan pagerank sehingga pagerank dari link masuk
(inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju,
melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada
pada halaman tersebut. Rasanya semua juga menganggap ini adil. Karena
bisa anda bayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking
tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi pagerank tidak akan
relevan digunakan.
Metode ini juga memiliki
pendekatan bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada
pada sebuah halaman web. Oleh karena itu pagerank menggunakan damping
factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sebuah
halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengkilk semua
link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping factor
(d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi
berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai
dia berpindah ke halaman lain. Setelah user berpindah halaman maka
probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai
konstanta (1-d) . Dengan mengeluarkan variable inbound link (link
masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain
adalah (1-d), hal ini akan membuat pagerank selalu berada pada nilai
minimum.
Dalam algoritma pagerank yang lain, terdapat nilai N yang merupakan jumlah keseluruhan halaman web/blog,
jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman
dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebagai contoh, jika
sebuah halaman memiliki pagerank 2 dan total halaman web 100 maka dalam
seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali
(catatan, ini adalah probabilitas).
Demikianlah sedikit uraian perihal page rank blog semoga dapat bermanfaat.
0 comments:
Posting Komentar