Markov Chains: Algorithme de PageRank

Cette séance de cours couvre le concept de chaînes de Markov, en se concentrant sur l'algorithme PageRank utilisé par les moteurs de recherche pour classer les pages Web. L'instructeur explique la théorie derrière PageRank, y compris l'importance de l'irréductibilité et de la périodicité dans la matrice de transition. La séance de cours explore des exemples d'états transitoires et récurrents au sein des chaînes de Markov, illustrant comment l'algorithme calcule la distribution stationnaire. En outre, l'instructeur discute de l'impact de l'ajout de liens aléatoires pour assurer l'ergonomie et la convergence dans l'algorithme PageRank. La séance de cours se termine par un aperçu de l'évolution du PageRank et des défis rencontrés dans la mise à l'échelle de l'algorithme pour les applications Web à grande échelle.