Uns investigadors de la Universitat de Stanford han desenvolupat noves tècniques que combinades poden permetre executar el càlcul de rànquing de pàgines web, com l'utilitzat en el cercador Google, fins cinc vegades més ràpid. La millora del mètode de Google pot fer viable el càlcul de posicionaments de pàgines personalitzats per als interessos individuals o d'acord amb un tema en particular.

Calcular el PageRank, algorisme de posicionament en el qual es basa el cercador Google, per a mil milions pàgines web, pot dur diversos dies. Google actualment cerca i ordena jeràrquicament tres mil milions de pàgines. La graduació personalitzada o sensible al tema requeriria un còmput separat que duria molts dies, però la seva rendibilitat seria menor temps perdut per resultats de recerca irrellevants.

Per a accelerar el PageRank, l'equip de Stanford va desenvolupar un trio de tècniques en àlgebra lineal numèrica (mètodes de 'extrapolació', 'BlockRank', i 'PageRank Adaptiu'). "Quan utilitzem tots aquests mètodes es fan possibles velocitats molt majors", ha dit Sepandar Kamvar. "Els nostres experiments preliminars demostren que la combinació dels mètodes farà el còmput de PageRank fins un factor de cinc més ràpid. No obstant això, encara hi ha diverses qüestions per a solucionar. Estem més prop d'un PageRank basat en la temàtica que a una jerarquització personalitzada".

El mètode més ràpid no afectarà a la rapidesa amb que Google presenta els resultats a les recerques dels usuaris, perquè les graduacions es computen a la bestreta i no en el moment que se sol·licita una recerca.

L'equip de Stanford inclou als estudiants graduats Sepandar Kamvar i Taher Haveliwala, al conegut analista numèric Gene Golub i al professor d'informàtica Christopher Manning. El treball va ser recolçat per la National Science Foundation. >de *Researchers Develop Techniques for Computing Google-Style Web Rankings Up to Five Times Faster. Speed-up may make 'topic-sensitive' page rankings feasible*. 13 de maig 2003

context relacionat
> the anatomy of a large-scale hypertextual web search engine by sergey brin and lawrence page. "in this paper, we present google, a prototype of a large-scale search engine which makes heavy use of the structure present in hypertext."
> the google cluster architecture by luiz andré barroso, jeffrey dean and urs hölzle. IEEE Micro, març-abril 2003
> exploiting the block structure of the web for computing pagerank by taher haveliwala and sepandar kamvar.
> the second eigenvalue of the google matrix by taher haveliwala and sepandar kamvar.
> explosivitat de la paraula: exploració de tendències online. 7 de març 2003

imago
> arnold schönberg: producció de música per algorismes