Pentru mai multe informații despre programele profesionale și postuniversitare de inteligență artificială de la Stanford, vizitați: https://stanford.io/3jCeHZW
Jure Leskovec
Informatică, dr
După introducerea PageRank și formularea acestuia, discutăm acum despre metode de rezolvare pentru PageRank. Prezentăm metoda iterației de putere pentru rezolvarea vectorului propriu de principiu al matricei de adiacență stocastică a unui graf (adică PageRank). În plus, introducem două probleme în implementarea anterioară a PageRank: punctele mort (noduri fără link-uri de ieșire) și capcane spider (grupuri de noduri fără link-uri de ieșire). Pentru a rezolva aceste probleme, prezentăm ideea teleportării uniforme aleatorii și dezvăluim Matricea Google pentru a folosi iterația de putere pentru a le rezolva pentru PageRank evitând în același timp problemele prezentate.
Pentru a urma programul cursului și programa, vizitați:
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
0:00 Introducere
0:16 PageRank: Cum se rezolvă?
1:49 Metoda de iterație a puterii
4:38 PageRank: Trei întrebări
5:18 PageRank: Probleme
5:56 Acest lucru converge?
7:01 Converge spre ceea ce ne dorim?
7:44 Soluție la Capcanele Păianjeni
9:20 Soluție pentru fundături
10:26 De ce teleporturile rezolvă problema?
12:21 Soluție: Teleportări aleatorii
14:29 Ecuația Google Matrix PageRank Brin-Page, ’98
16:15 Teleportări aleatorii (B = 0,8)
18:03 Exemplu PageRank
20:10 Rezolvarea PageRank: Rezumat
