Bạn có biết thuật toán Pagerank là gì và nó đóng vai trò quan trọng như thế nào trong việc website. Hãy cùng tìm hiểu về cách hoạt động và ứng dụng của thuật toán này trong bài viết sau.
Khái quát về thuật toán Pagerank
Thuật toán Pagerank đã được phát triển vào năm 1996 bởi Larry Page và Sergey Brin - những người sáng lập Google. Ý tưởng cơ bản của thuật toán này là xem mạng Internet như một đồ thị có hướng, trong đó các đỉnh là các trang web và các cạnh là các liên kết giữa chúng.
Mỗi trang web được gán một điểm số gọi là Pagerank, thể hiện mức độ quan trọng và uy tín của nó. Điểm số này được tính dựa trên số lượng và chất lượng các liên kết đến trang web đó từ các trang web khác. Khi có nhiều trang web có Pagerank cao liên kết đến một trang web, thì Pagerank của trang web đó càng cao.
Pagerank là một trong những yếu tố quan trọng để Google xếp hạng các kết quả tìm kiếm. Ngoài ra, thuật toán này còn có nhiều ứng dụng khác trong các lĩnh vực như xã hội học, sinh học, văn học và nhiều hơn nữa.
Cách hoạt động của thuật toán Pagerank
Thuật toán Pagerank sử dụng ma trận liên kết để tính điểm cho các trang web trong mạng Internet. Ma trận liên kết là một ma trận vuông có kích thước nxn, trong đó n là số lượng trang web trong mạng. Mỗi phần tử aij của ma trận liên kết có giá trị bằng 1 nếu có một liên kết từ trang web i đến trang web j, và bằng 0 nếu không có.
Để tính điểm Pagerank cho các trang web, chúng ta sử dụng một vector Pagerank. Vector Pagerank là một vector cột có kích thước nx1, trong đó phần tử thứ i là điểm Pagerank của trang web i. Ban đầu, chúng ta gán cho mỗi trang web một điểm Pagerank bằng nhau, ví dụ 1/n. Sau đó thực hiện các bước sau:
- Nhân ma trận liên kết với vector Pagerank hiện tại để thu được vector Pagerank mới.
- Chuẩn hóa vector Pagerank mới sao cho tổng các phần tử bằng 1.
Quá trình này được lặp lại cho đến khi vector Pagerank hội tụ, tức là không thay đổi nhiều sau mỗi lần nhân ma trận. Khi đó, chúng ta sẽ có được điểm Pagerank cuối cùng cho các trang web.
Các ứng dụng của thuật toán Pagerank
Pagerank là một công cụ quan trọng để Google tối ưu hóa công cụ tìm kiếm. Khi sử dụng Google để tìm kiếm, Pagerank giúp xác định và sắp xếp các trang web liên quan đến từ khóa tìm kiếm theo thứ tự giảm dần của điểm Pagerank. Các yếu tố khác như nội dung, tốc độ tải và thân thiện với người dùng cũng được tính đến để đưa ra kết quả chất lượng nhất.
Ngoài việc xếp hạng các trang web trên công cụ tìm kiếm, Pagerank còn giúp xác định mức độ quan trọng của các trang web trong mạng Internet. Điều này giúp cho các chủ sở hữu trang web biết giá trị của trang web của họ và cách để cải thiện nó. Điểm Pagerank còn có thể được sử dụng để định giá quảng cáo, bán liên kết hoặc thương lượng hợp tác giữa các trang web.
Các giải pháp cải tiến cho thuật toán Pagerank
Personalized Pagerank
Thuật toán Pagerank có một hạn chế là chỉ xem xét số lượng và chất lượng của các liên kết giữa các trang web, mà không quan tâm đến sở thích và nhu cầu của người dùng. Điều này có thể dẫn đến việc các kết quả tìm kiếm không phù hợp với mong muốn của người dùng.
Để giải quyết vấn đề này, một giải pháp được đề xuất là Personalized Pagerank. Personalized Pagerank là một phiên bản cải tiến của thuật toán Pagerank, trong đó điểm Pagerank của mỗi trang web không chỉ phụ thuộc vào số lượng và chất lượng của các liên kết đến nó, mà còn phụ thuộc vào sở thích và lịch sử tìm kiếm của người dùng.
Cách tính điểm Personalized Pagerank khá giống với cách tính điểm Pagerank thông thường, chỉ khác ở chỗ ta sử dụng một vector cá nhân hóa thay vì vector ban đầu. Vector cá nhân hóa là một vector cột có kích thước nx1, trong đó phần tử thứ i là xác suất để người dùng ghé thăm trang web i khi bắt đầu duyệt web. Vector cá nhân hóa có thể được xây dựng dựa trên các yếu tố như lịch sử tìm kiếm, vị trí địa lý, thời gian hay thiết bị của người dùng.
Sau khi có được vector cá nhân hóa, ta tiến hành nhân ma trận liên kết với vector cá nhân hóa hiện tại để thu được vector cá nhân hóa mới. Quá trình này sẽ lặp lại cho đến khi vector cá nhân hóa hội tụ. Cách làm này giúp cho các kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa và phù hợp hơn với người dùng.
TrustRank
Thuật toán Pagerank có thể bị lợi dụng bởi các trang web spam. Những trang web này tạo ra nhiều liên kết giả hoặc liên kết với nhau để tăng điểm Pagerank của chúng. Điều này ảnh hưởng đến chất lượng kết quả tìm kiếm và uy tín của Google.
Để giải quyết vấn đề này, giải pháp TrustRank được đề xuất. Hiểu đơn giản thì TrustRank là phiên bản cải tiến của Pagerank. Điểm Pagerank không chỉ phụ thuộc vào số lượng và chất lượng của các liên kết đến trang web, mà còn phụ thuộc vào mức độ tin cậy của trang web đó. Mức độ tin cậy được xác định bởi sự liên kết của trang web với các trang web tin cậy, tức là những trang web liên quan, chất lượng và hữu ích cho người dùng. Nếu nhiều trang web tin cậy liên kết với một trang web, mức độ tin cậy của trang web đó càng cao.
Cách tính điểm TrustRank tương tự như Pagerank, sử dụng vector tin cậy thay vì vector ban đầu. Vector tin cậy là một vector cột kích thước nx1, trong đó mỗi phần tử thể hiện xác suất để người dùng ghé thăm trang web đó khi bắt đầu duyệt web từ một tập hợp các trang web tin cậy. Tập hợp các trang web tin cậy có thể được chọn bằng tay hoặc bằng các phương pháp tự động. Sau khi có được vector tin cậy, ta nhân ma trận liên kết với vector tin cậy hiện tại để thu được vector tin cậy mới. Quá trình này được lặp lại cho đến khi vector tin cậy hội tụ.
Mong rằng những nội dung trong bài viết đã giúp bạn hiểu rõ hơn về thuật toán Pagerank cũng như cách ứng dụng nó trong quá trình SEO website.
Link bài viết liên quan: