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gianlu1407
Nuovo Utente


Regione: Puglia
Prov.: Bari
Città: triggiano


Inserito il - 26/05/2009 : 17:40:26  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di gianlu1407 Invia a gianlu1407 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Non abbiamo mai fatto esercizi sul calcolo del vettore pagerank. comunque dovrebbe essere
1. inizializza Pgreca(0)=1(trasposto)/n e impostare alpha
2. iterare fino alla convergenza
Pgreca(K+1)=alpha*Pgreca(k)*P + (1-alpha)*vtrasposto

nn penso che lo metta anche perchè v(trasposto) nn lo sappiamo e un vettore che decide google
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vampire
Utente medio

0425_da_Leo

Città: Bari


Inserito il - 26/05/2009 : 18:54:46  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di vampire Invia a vampire un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
la prof. ha detto che ci sarà un esercizio sul calcolo della matrice di google, l'esempio c'è anke sulle sue slide presentate a lezione...quello possiamo farlo..mentre il calcolo del vettore pagerank nn lo possiamo fare..
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vampire
Utente medio

0425_da_Leo

Città: Bari


Inserito il - 26/05/2009 : 19:01:36  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di vampire Invia a vampire un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Citazione:
Messaggio inserito da gianlu1407

cmq nn ho la piu pallida idea del perche si faccia la normalizzata



la normalizzata viene fatta per il semplice motivo che non bisogna semplicemente contare i termini quante volte compaiono nel documento, ma bisogna calcolare la frequenza con cui i termini si trovano nel documento. perchè il contenuto di un documento è ricavato appunto dalla frequenza con cui un termine appare nel documento e non dal numero di volte che il termine appare. Inoltre quando calcolate il coseno per stabilire la similarità è inutile che vi calcolate al denominatore la norma euclidea della colonna della matrice A, xkè sarà sicuramente 1, dato che normalizzando la matrice tutte le colonne della matrice avranno norma euclidea pari a 1.
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