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Classement basé sur les liens : PageRank & HITS

Explore le classement basé sur les liens grâce à des algorithmes PageRank et HITS, couvrant des exemples pratiques et des défis dans les méthodes de recherche et de classement sur le Web.

Modèle de Walker aléatoire : PageRank

Couvre le modèle Random Walker, l'algorithme PageRank et la détection communautaire dans les réseaux.

Markov Chains: Algorithme de PageRank

Explore l'algorithme PageRank au sein des chaînes de Markov, en mettant l'accent sur l'ergonomie et la convergence pour le classement des pages Web.

Récupération d'informations spatiales vectorielles

Explore la récupération d'espace vectoriel, couvrant le calcul, les exemples, les limites de la récupération booléenne et les poids de requête.

Classement basé sur les liens: fondamentaux et algorithmes

Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.

Classement basé sur les liens: PageRank

Explore le classement basé sur les liens en mettant l'accent sur l'algorithme PageRank et son application pratique dans les moteurs de recherche Web.

Influence: Interaction sociale et Metrics en ligne

Discute de l'influence sociale, des paramètres en ligne, du classement des pages et de l'impact de l'argent.

Représentation des connaissances : sémantique et structures de données

Explore la représentation des connaissances, les structures de données, la sémantique et les défis de la recherche de données sur le Web.