वेब 2.0 पेज में पेज रैंक - भाग 1

चुनावों का पता लगाने के लिए चुनाव आयोजित किए जाते हैं जिनका चुनाव पूर्वानुमान अधिक सटीक होता है। (c) रॉबर्ट ओर्बेन

खोज इंजनों के विकास में Google के योगदान का मूल्यांकन करने के लिए, आपको लगभग 20 साल पहले जाना होगा। उन परेशान समयों में, इंटरनेट पर सूचना की मात्रा अब की तुलना में सैकड़ों गुना कम थी, लेकिन सही जानकारी की खोज बहुत अधिक कठिन थी। उपयोगकर्ता खोज इंजन वेबसाइट पर एक लंबा समय बिता सकता है, खोज इंजन के लिए एक अलग क्वेरी तैयार करने की कोशिश कर रहा है और फिर भी वांछित परिणाम प्राप्त नहीं कर सकता है। यहां तक ​​कि ऐसी एजेंसियां ​​भी थीं जो पैसे के लिए अपनी इंटरनेट खोज सेवाओं की पेशकश करती थीं। खोज इंजन की भोर में, एक पृष्ठ का महत्व कई व्यक्तिपरक कारकों द्वारा निर्धारित किया गया था, जैसे कि html मार्कअप, शब्दों की संख्या, शीर्षक और पृष्ठ पर फ़ॉन्ट की बोल्डनेस। कभी-कभी, विशेष रूप से बनाया गया पृष्ठ या मूल पृष्ठ की प्रतिलिपि, जो आवश्यक शीर्षकों और शर्तों से भरा होता है, शीर्ष पर होता है। इसके अलावा, मनुष्य के दृष्टिकोण से, इसका कोई अर्थ नहीं था, लेकिन खोज इंजन में इसकी उच्च रेटिंग थी।

1997 में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में दो छात्रों ने प्रसिद्ध पेज रैंक एल्गोरिथ्म का प्रस्ताव दिया। वास्तव में, यह दुर्लभ मामला है जब इंजीनियरों ने एक लंबी अवधि के दलदल से बाहर निकले और एक सरल सुरुचिपूर्ण समाधान पाया, जिसने एक सरल कदम में समस्याओं का ढेर बंद कर दिया और आने वाले कई वर्षों तक सीईओ और खोज इंजन के बीच लड़ाई के परिणाम को पूर्वनिर्धारित किया। वेब की दुनिया में पेज रैंक का सार "लोकतंत्र" है। एक साइट पर प्रत्येक पृष्ठ जिसमें इसके लिए एक अन्य साइट "वोट" का लिंक है। इस प्रकार, प्राथमिक स्रोतों की आधिकारिक साइटें सबसे अधिक उद्धृत की जाती हैं, शीर्ष पर पहुंचती हैं। पेज रैंक सबसे लोकप्रिय साइटों को शीर्ष पर लाने में मदद करता है, जो पानी में हवा के बुलबुले की तरह, बड़ी संख्या में कम लोकप्रिय साइटों की "राय" के आधार पर पॉप अप करते हैं। इस तरह की योजना ने 2000 के दशक की शुरुआत में पारिस्थितिकी तंत्र में अच्छा काम किया, जहां छोटी इंटरनेट साइटें हावी थीं, जिनमें से सामग्री में वेबमास्टर्स और सामग्री प्रबंधकों ने भाग लिया था। वेब 2.0 के आगमन के साथ, इंटरनेट उपयोगकर्ता स्वयं इंटरनेट पर सूचना का मुख्य स्रोत बन गए, जिसने इंटरनेट को बदल दिया। सबसे पहले, उपयोगकर्ताओं से जानकारी के विशाल प्रवाह के कारण लाखों और कभी-कभी दसियों और सैकड़ों-लाखों पृष्ठों के साथ विशाल साइटें उभरती हैं। दूसरे, साइटों में बड़ी संख्या में खोज इंजन के लिए असंरचित और गैर-अनुकूलित जानकारी, बड़ी संख्या में स्थानीय मेम और वाक्यविन्यास त्रुटियां शामिल होने लगीं। एक बार एक विषय बन जाने के बाद, एक शीर्षक के तहत एक मंच या ब्लॉग पर कहें, यह आसानी से चर्चा के लिए दूसरे क्षेत्र में जा सकता है। ऐसी साइटों पर खोज करते समय, मुख्य समस्या साइट के अधिकार को निर्धारित करना नहीं है, बल्कि साइट के भीतर पृष्ठों को सही ढंग से रैंक करना है, क्योंकि अब सैकड़ों और हजारों पृष्ठ खोज क्वेरी के अंतर्गत आ सकते हैं। बेशक, ऐसे मामलों में, पेज रैंक काम नहीं करता है और कई खोज इंजन "पूर्व-Google" युग से ट्रिक का उपयोग करते हैं, जैसे शीर्षकों, टैगों, और इसी तरह का विश्लेषण करना।

अगले भाग में मैं आपको बताऊंगा कि क्या मशीन सीखने की मदद से इस समस्या का समाधान संभव है, साइट के भीतर मशीन रैंक पेज कैसे बनाए जाएं, इस साइट पर खोज के उदाहरण का उपयोग करके अपनी अनूठी शब्दावली दी गई है।