Google搜索引擎的数学模型及其应用

  本文关键词：Google搜索引擎的数学模型及其应用，由笔耕文化传播整理发布。

数学建模竞赛

第３６卷第３期

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文章编号：１００３－２８４３（２０１０）０３－０４８０－－０７

Ｇｏｏｇｌｅ搜索引擎的数学模型及其应用

赵国，宋建成

（西南民族大学计算机科学与技术学院，四川成都６１００４１）

摘要：该文在阐明Ｇｏｏｇｌｅ搜索引擎中关键的页面等级算法（ＰａｇｅＲａｌｌｋ）原理的基础上，，分析了ＰａｇｅＲａｎｋ算法的随机冲浪模型，并着重讨论相应的数学模型在足球队排名问题（１９９３年全国大学生数学建模竞赛Ｂ题）中的应用．具体做法是综合考虑各队的比赛成绩，为每支球队计算相应的等级分（Ｒａｎｋ），然后根据各队的等级分高低来确定名次．考虑到竞技比赛结果的不确定性，最后建立了等级分的随机冲浪模型．分析表明等级分排名结果具有良好的参数稳定性，并且可以成功地处理数据缺损方面的困难．

关键词：搜索引擎；ＧｏｏｇｌｅＰａｇｅＲａｎｋ算法；随机冲浪模型；足球队排名问题中图分类号：０１４１．４

文献标识码：Ａ

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引言

据统计，在短短２０多年的时间里，Ｉｎｔｅｍｅｔ中产生的信息量相当于人类过去１００年产生的信息总量，而且

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的信息量正以几何级数递增．搜索引擎已经成为人们进行Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息资源搜索必不可少的工具．在

众多的搜索引擎中，Ｇｏｏｇｌｅ搜索引擎以其雄厚的技术为支撑，凭借其强大的检索功能和高质量的检索服务，逐

渐脱颖而出．Ｇｏｏｇｌｅ搜索引擎是由斯坦福大学ＳｅｒｇｅｙＢｒｉｎ和ＬａｗｒｅｎｃｅＰａｇｅ共同设计的…，它是目前功能最强的搜索引擎．通过对８０亿网页进行整理，Ｇｏｏｇｌｅ可为世界各地的用户提供所需的搜索结果，而且搜索速度极快，

通常不到半秒，每天可提供约３亿次查询服务．

图１

Ｇｏｏｇｌｅ搜索引擎的工作原理示意图

图２Ｉｎｔｅｍｅｔ网络的拓扑结构

Ｇｏｏｇｌｅ的优势在于掌握的信息量以及检索模型和检索速度．传统的搜索引擎在很大程度上取决于文字在

网页上出现的频率．Ｇｏｏｇｌｅ使用ＰａｇｅＲａｎｋ技术检查整个网络链接结构，并确定哪些网页重要性最高．然后进

行超文本匹配分析（ＨｙｐｅｎｅＸｔＭａｔｃｈｉｎｇＡｎａｌｙｓｉｓ），以确定哪些网页与正在执行的特定搜索相关．在综合考虑整体

收稿日期：２０１０．０３．１３

作者简介：赵国（１９７９．），男，硕士，西南民族大学计算机科学与技术学院讲师，主要研究方向为金融数学、数学模型

基金项目：西南民族大学青年项目．

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