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Google's PageRank and Beyond
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Pressestimmen
[F]or anyone who wants to delve deeply into just how Google's PageRank works, I recommend Google's PageRank and Beyond. -- Stephen H. Wildstrom, BusinessWeek This is a worthwhile book. It offers a comprehensive and erudite presentation of PageRank and related search-engine algorithms, and it is written in an approachable way, given the mathematical foundations involved. -- Jonathan Bowen, Times Higher Education Supplement This book should be at the top of anyone's list as a must-read for those interested in how search engines work and, more specifically how Google is to meet the needs of so many people in so many ways. -- Michael W. Berry, SIAM Review Amy N. Langville and Carl D. Meyer examine the logic, mathematics, and sophistication behind Google's PageRank and other Internet search engine ranking programs... It is an excellent work. -- Ian D. Gordon, Library Journal If I were taking, or teaching, a course in linear algebra today, this book would be a godsend. -- Ed Gerstner, Nature Physics Langville and Meyer present the mathematics in all its detail... But they vary the math with discussions of the many issues involved in building search engines, the 'wars' between search engine developers and those trying to artificially inflate the position of their pages, and the future of search-engine development... Google's PageRank and Beyond makes good reading for anyone, student or professional, who wants to understand the details of search engines. -- James Hendler, Physics Today This book is written for people who are curious about new science and technology as well as for those with more advanced background in matrix theory... Much of the book can be easily followed by general readers, while understanding the remaining part requires only a good first course in linear algebra. It can be a reference book for people who want to know more about the ideas behind the currently popular search engines, and it provides an introductory text for beginning researchers in the area of information retrieval. -- Jiu Ding, Mathemathical Reviews The book is very attractively and clearly written. The authors succeed to manage in an optimal way the presentation of both basic and more sophisticated concepts involved in the analysis of Google's PageRank, such that the book serves both audiences: the general and the technical scientific public. -- Constantin Popa, Zentralblatt MATH The book under review is excellently written, with a fresh and engaging style. The reader will particularly enjoy the 'Asides' interspersed throughout the text. They contain all kind of entertaining stories, practical tips, and amusing quotes... The book also contains some useful resources for computation. -- Pablo Fernandez, Mathematical Intelligencer Google's PageRank and Beyond describes the link analysis tool called PageRank, puts it in the context of web search engines and information retrieval, and describes competing methods for ranking webpages. It is an utterly engaging book. -- Bill Satzer, MathDL.maa.org
Kurzbeschreibung
Why doesn't your home page appear on the first page of search results, even when you query your own name? How do other web pages always appear at the top? What creates these powerful rankings? And how? The first book ever about the science of web page rankings, "Google's PageRank and Beyond" supplies the answers to these and other questions, and more. The book serves two very different audiences: the curious science reader and the technical computational reader. The chapters build in mathematical sophistication, so that the first five are accessible to the general academic reader. While other chapters are much more mathematical in nature, each one contains something for both audiences. For example, the authors include entertaining asides such as how search engines make money and how the Great Firewall of China influences research. The book includes an extensive background chapter designed to help readers learn more about the mathematics of search engines, and it contains several MATLAB codes and links to sample web data sets. The philosophy throughout is to encourage readers to experiment with the ideas and algorithms in the text. Any business seriously interested in improving its rankings in the major search engines can benefit from the clear examples, sample code, and list of resources provided in this title. This title features: many illustrative examples and entertaining asides; MATLAB code; accessible and informal style; and, complete and self-contained section for mathematics review.
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Einleitungssatz
Today we have museums for everythingthe museum of hasehall, of hasehall players, of crazed fans of hasehall players, museums for world wars, national battles, legal fights, and family feuds. Lesen Sie die erste Seite
Buchdeckel | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis
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4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Das Buch selbst ist recht kurz, und geht genau auf das ein, was im Titel steht: PageRank. Der eigentliche Algorithmus und die mathematischen Hintergründe werden beleuchtet. Grundkenntnisse in linearer Algebra sind erforderlich, vieles wird aber im letzten Kapitel zusammenfassend erklärt. Allgemein betrachtet bietet das Buch eine gute Einführung in das Thema des strukturbasierten Rankings und geht dann wirklich ohne überflüssigen Ballast auf Details und Hintergründe ein. Es ist leicht zu lesen und meiner Meinung nach auch nachvollziehbar und verständlich aufgebaut. Für den interessierten Leser gibt es genug Referenzen für die Vertiefung in Detailaspekte.
Ich geb dem Buch 5 Sterne, weil es PageRank sehr gut beschreibt und erklärt -> es könnte ein Standardwerk dafür werden.
Ich geb dem Buch 5 Sterne, weil es PageRank sehr gut beschreibt und erklärt -> es könnte ein Standardwerk dafür werden.
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
...sonst aber gut. Langvilles und Meyers "Google's PageRank and Beyond" beschreibt die Wissenschaft, die hinter dem so erfolgreichen PageRank von Google steckt. Obwohl der PageRank (das Wort kommt nicht vom englischen "Page" für "Seite", sondern vom Suchmaschinengründer Larry Page) in der SEO-Szene an Bedeutung verloren hat, da mittlerweile viele andere Kriterien wichtiger sind, ist der PageRank immer noch ein probates Messinstrument um die Popularität einer Webseite zu messen.
Von dem vorliegenden Buch bin ich persönlich ein bisschen enttäuscht, da ich dachte, dass ich ein anderes Buch über SEO zu lesen bekomme. Dieses Buch jedoch beschäftigt sich mit der mathematischen Wissenschaft, die hinter den ganzen Berechnungen steckt. Am Ende kommt ein Wert zwischen 0 und 10 heraus. Aber das "wie" wird hier erläutert. Da meine Algebra-Kenntnisse nicht auf Professorenniveau sind, hatte ich Schwierigkeiten der einen oder anderen Theorie zu folgen. Jedoch kann man das dem Buch eigentlich nicht zum Vorwurf machen. Es bietet genau das, was drauf steht: "The science of search engine rankings".
Ich habe mich schließlich aber doch noch durch das Buch durchgekämpft, was aufgrund der gerade einmal 200 Seiten auch gut möglich ist, und am Ende noch ein paar Erkenntnisse mitnehmen können, um die Arbeit der Google-Robots besser verstehen zu können. Alles un Allem also ein Gewinn für mich, der doch noch 4 Sterne verdient.
Von dem vorliegenden Buch bin ich persönlich ein bisschen enttäuscht, da ich dachte, dass ich ein anderes Buch über SEO zu lesen bekomme. Dieses Buch jedoch beschäftigt sich mit der mathematischen Wissenschaft, die hinter den ganzen Berechnungen steckt. Am Ende kommt ein Wert zwischen 0 und 10 heraus. Aber das "wie" wird hier erläutert. Da meine Algebra-Kenntnisse nicht auf Professorenniveau sind, hatte ich Schwierigkeiten der einen oder anderen Theorie zu folgen. Jedoch kann man das dem Buch eigentlich nicht zum Vorwurf machen. Es bietet genau das, was drauf steht: "The science of search engine rankings".
Ich habe mich schließlich aber doch noch durch das Buch durchgekämpft, was aufgrund der gerade einmal 200 Seiten auch gut möglich ist, und am Ende noch ein paar Erkenntnisse mitnehmen können, um die Arbeit der Google-Robots besser verstehen zu können. Alles un Allem also ein Gewinn für mich, der doch noch 4 Sterne verdient.
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38 von 40 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
surveys search techniques
17. August 2006
Format:Gebundene Ausgabe
Langville and Meyer have done a superb job describing both Google's technical foundations, and the broader subject of how search engines rank pages. Over half the book is devoted to explaining the maths and rationales behind PageRank. The level of maths is understandable to those who have done some university level courses on linear algebra (i.e. matrices).
The book also has considerable value in analysing what other organisations (like search engines) and researchers have cobbled together. It gives a useful summation of the state of the research, circa 2006. Essentially, everyone seems to focus on link analysis, after Google revolutionised the industry in 1998 by using this. It blew away the previous leader, AltaVista.
It is true, as the authors point out, that most of the material here has already been published. But as discrete events, scattered through various scientific journals and websites. You can certainly get explanations of PageRank on several websites. But the mathematical depth and reliability of those discussions can vary with the site. The book is far handier.
It is a good starting point, if you are interesting in devising your own search methods.
The book also has considerable value in analysing what other organisations (like search engines) and researchers have cobbled together. It gives a useful summation of the state of the research, circa 2006. Essentially, everyone seems to focus on link analysis, after Google revolutionised the industry in 1998 by using this. It blew away the previous leader, AltaVista.
It is true, as the authors point out, that most of the material here has already been published. But as discrete events, scattered through various scientific journals and websites. You can certainly get explanations of PageRank on several websites. But the mathematical depth and reliability of those discussions can vary with the site. The book is far handier.
It is a good starting point, if you are interesting in devising your own search methods.
10 von 11 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
practical and fun
19. Januar 2007
Format:Gebundene Ausgabe
Great work! I wish I read it before I start my Ph.D. study.
Pros:
1) Precise and intuitive description of the search algorithm
2) Plenty of interesting stories making mathematics fully applicable in practice
3) Sample Matlab code available
Cons:
This is actually a perfect book. But one needs to have basic linear algebra to appreciate its value. If you are looking for "SEO", you are in a wrong spot.
But if anyone wonder how Page and Brin turn math into treasure, read it!
Pros:
1) Precise and intuitive description of the search algorithm
2) Plenty of interesting stories making mathematics fully applicable in practice
3) Sample Matlab code available
Cons:
This is actually a perfect book. But one needs to have basic linear algebra to appreciate its value. If you are looking for "SEO", you are in a wrong spot.
But if anyone wonder how Page and Brin turn math into treasure, read it!
12 von 14 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
The maths of google
24. September 2007
Format:Gebundene Ausgabe
The subtitle "The science of search engine rankings" is a misnomer. This book is primarily about the *mathematics* of pagerank. For non-mathematicians, such as a computer scientist like myself (though I do have undergrad maths), it was pretty slow going and just plain boring.
I wanted algorithm examples for pagerank calculation of largish (10M) data sets. Not matlab code. Matlab might be great for people who love matrices and don't mind being locked-in to a proprietary language, but it is hardly a sensible choice for a production implementation of the pagerank algorithm. And an algorithm using matrix manipulation, while it might be mathematically nice, is difficult to implement efficiently without fancy matrix compression tricks (as far as I can tell).
In the end, I discarded the book, and wrote my own shorter, simpler, non-matrix implementation in python, verified it produced the same results, and then rewrote it in C. It is quite fast enough for 10M pages even without any fancy optimisations. Not a matrix in sight. Yay.
For mathematicians, this book might deserve more than 3 stars. For computer scientists though, I wouldn't recommend it.
I wanted algorithm examples for pagerank calculation of largish (10M) data sets. Not matlab code. Matlab might be great for people who love matrices and don't mind being locked-in to a proprietary language, but it is hardly a sensible choice for a production implementation of the pagerank algorithm. And an algorithm using matrix manipulation, while it might be mathematically nice, is difficult to implement efficiently without fancy matrix compression tricks (as far as I can tell).
In the end, I discarded the book, and wrote my own shorter, simpler, non-matrix implementation in python, verified it produced the same results, and then rewrote it in C. It is quite fast enough for 10M pages even without any fancy optimisations. Not a matrix in sight. Yay.
For mathematicians, this book might deserve more than 3 stars. For computer scientists though, I wouldn't recommend it.
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