1. Introduction to PageRank 페이지 A,B,C,D의 연결 관계를 나타내는 행렬 L의 각 행을 구한 것이다. 연결된 페이지의 수를 분모로 삼아 다른 페이지로 이어질 확률을 벡터로 표현한다. 모든 페이지의 랭크가 동일하게 normalise 되었다고 가정하면 랭크 벡터 r은 위와 같다. 그리고 페이지의 연결 관계를 확률로 나타낸 벡터 L도 위처럼 표현된다. A에 대한 랭크는 페이지 벡터 L과 r의 곱으로 구할 수 있다. 이때 벡터 r을 반복적으로 곱하며 값을 업데이트한 식은 위와 같다. 이 반복은 r이 변화를 멈출때까지 계속된다. 결국 r = Lr 이 된다. 이 방정식을 풀기 위한 좋은 방정식은 사다리꼴을 만드는 것이지만, 이는 고윳벡터를 알 때만 적용 가능하다. 2. PageRank P..
