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Google PageRankの数理 ―最強検索エンジンのランキング手法を求めて―
 
 
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Google PageRankの数理 ―最強検索エンジンのランキング手法を求めて― [単行本]

Amy N.Langville , Carl D.Meyer , 岩野 和生 , 黒川 利明 , 黒川 洋
5つ星のうち 4.2  レビューをすべて見る (4件のカスタマーレビュー)
価格: ¥ 4,860 通常配送無料 詳細
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商品の説明

内容紹介

Googleはウェブ検索エンジンで世界的大企業となった。本書では,Googleのウェブ検索エンジンの基礎であるPageRankアルゴリズムや,他の代表的なHITSアルゴリズムなどを,それらの初歩から,数学的側面や関連するエピソードも含めて紹介する。基本的なアルゴリズムの解説から始め,その高速化,更新問題,そして安定性の問題,収束性の問題など,様々な角度より検索エンジンのアルゴリズムを分析しており,検索エンジンの仕組みはどうなっているか,なぜGoogleはそんなに優れているのかなどの疑問に答えている。また,線形代数,グラフアルゴリズム,マルコフ連鎖などの数学的基礎から応用までを非常に興味深く扱っている。線形代数を学ぶ学生にとっては,非常によい応用を通じて実践的実力を身につけることが期待できる。さらに,いくつかの検索エンジンのアルゴリズムを数学的に解説するだけでなく,トピック的なことがらにも触れており,MATLABのコードも掲載している。総じて,ウェブ検索,ウェブマーケティング,SEOに関わる読者にとって必須の書となろう。

また本書は,科学に興味のある一般読者と科学技術の専門読者層といった異なった2 種類の読者を想定している。本書の題名はこの本の技術的な内容を示すものとなっているが,検索エンジンとその働きについて,一般読者にとっても,この世界の歴史や最先端の話題を概観できる内容となっている。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

岩野/和生
1975年東京大学理学部卒業。1987年プリンストン大学コンピューターサイエンス学科Ph.D.取得。専門はアルゴリズム、組合せ最適化。現在、日本アイ・ビー・エム株式会社未来価値創造事業執行役員

黒川/利明
1972年東京大学教養学部基礎科学科卒業。専門はコンピュータ・ソフトウェア、ICT標準と標準人材教育。現在、株式会社CSKホールディングス経営管理部CSKフェロー

黒川/洋
2008年東京大学大学院卒業。専門は数値計算、検索エンジン。現在、日本アイ・ビー・エム株式会社(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

登録情報

  • 単行本: 296ページ
  • 出版社: 共立出版 (2009/10/10)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4320122399
  • ISBN-13: 978-4320122390
  • 発売日: 2009/10/10
  • 商品パッケージの寸法: 22.4 x 15.2 x 2.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.2  レビューをすべて見る (4件のカスタマーレビュー)
  • Amazon ベストセラー商品ランキング: 本 - 260,380位 (本のベストセラーを見る)
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最も参考になったカスタマーレビュー
4 人中、4人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
By kotai
形式:単行本|Amazonで購入
一言で、Googleに興味がある理系の人にお勧めです。
線形対数を利用して、Googleの検索結果の順番を決めるPageRankについて詳しく説明されています。
レベルは、大学2年に学ぶ線形対数の知識があれば、すらすら読めます。そして、翻訳もよく出来ております。
久しぶりに、知的興味新を満足してくれる本に出会って、とても良かったです。

最後に、いくつのMATLABのコードが掲載され、自分のパソコンでWeb Crawlして、検索結果間のリンク構造やGoogleのような検索エンジンも構築できます。
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5つ星のうち 5.0 知的好奇心を満たしてくれる 2014/1/16
形式:単行本|Amazonで購入
この書籍を読んで、すぐにGoogleで上位表示できるようになる訳ではありませんが、
本質を理解することができる良書だと思います。

休日にじっくり時間を書けて読む、そんな趣味の本としても最高だと思っています。
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1 人中、0人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
形式:単行本
 原書は2006年。著者についての紹介はないのだが、文脈から判断すると線形代数の先生らしい。線形代数を使ってじっくりと解説されている。やや読みにくい文章だった。
 曰く・・・
 検索エンジンは、クローラーがページを掻き集め、ページはウェブ・リポジトリに蓄えられ、インデックス化される。クエリーモジュールは、インデックスを参照してページ群をピックアップし、ランク付けモジュールが順位をつける。
 1998年にスタンフォード大学ではセルゲイ・ブリンとラリー・ペイジの二人がPageRankを研究していたが、コーネル大学教授となるジョン・クラインバーグもIBMの研究所のHITSというウェブ検索エンジンプロジェクトの研究でリンクをランキングに利用するアルゴリズムを研究している。
 インデックスでは、単語とその単語を含むページのリストが作られる。検索ワードがタイトルに含まれていたり、メタタグに含まれていたり、本文に多数回含まれているほど得点が高くなる。
 あるページP1のPageRankであるr(P1)は、P1にリンクしている全てのページのPageRankの総和となっている。P1にページP2がリンクしているとき、r(P2)/(P2からのリンク総数)がr(P1)に加算される。つまり、PageRankの高いページから数少ないリンクがはられているとき、そ
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5つ星のうち 5.0 原理原則を学ぶ 2013/10/21
By akamon
形式:単行本|Amazonで購入
発売当初に購入させていただきましたが、数学は苦手だが嫌いではないという私には難しく理解に苦慮したため一度手放した経緯があります。読み手を選ぶ書籍なので再購入を迷いましたが、もう一度Googleの原理原則を学びたく再購入を決意しました。
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