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Pythonで100万ドキュメントオーダーのサーチエンジンを作る(PageRank, tfidf, 転置インデックスとか) - にほんごのれんしゅう
検索エンジンを何故作ってみたかったか もともとこのブログのコンセプトのNLP的なことで、情報を整理してなにか便利にしたかった(Googleと同じモチベーションの世界の情報を整理する) 4年前にほぼ同じシステムを作ろうとしたとき、500万を超える大量のインデックスを検索するシステムは、数学的な理解度が十分でない＋エンジニアリング力が伴わないなどでギブアップした背景があり、今回再チャレンジしたくなった ほぼすべての機能をpure python(+いくつかの例外はある)で実装して、世の中の ソフトウェアを使うだけ の検索エンジンをやってみたなどではなく、実際に理解して組んでみることを目的としたかった 依存パッケージと依存ソフトウェア GitHubのコードを参照してください 様々なサイトを巡回する必要があり、requestsが文字コードの推論を高確率で失敗するので、nkf をlinux環境で入れて
GitHub - codemix/deprank: Use PageRank to find the most important files in your codebase.
Deprank uses the PageRank algorithm to find the most important files in your JavaScript or TypeScript codebase. It uses dependency-cruiser to build a dependency graph of your source files, then ranks those dependencies based on their importance. We define importance as those files which are directly or indirectly depended upon the most by other files in the codebase. Deprank is particularly useful
PageRankの時代は終わった
Kagiのブログより。 セルゲイ・ブリンとラリー・ペイジが重要な論文『大規模ハイパーテキストウェブの探索エンジンの詳細分析』(Sergey Brin and Lawrence Page, Stanford University, 1998)でPageRankの概念を思いついたとき、私たちのWeb活用法を大きく開けることになりました。その後25年間、人類は彼らのアルゴリズムに頼って、検索に適切な結果を出してもらいました。 PageRankは、他のサイトにリンクするウェブサイトは、商業的な動機ではなく、メリットに基づいている場合に最も価値があるという考えに基づいて、その結果を生成しました。当時、ウェブはまだ歴史が浅く、善良な人々の共有、個人の表現、そして世界を統合する力であると考えられていました。このアルゴリズムは大成功を収めました。学術論文の引用にヒントを得て、より多くのページからリンクされ
09 Nov, 2022 When Sergey Brin and Larry Page came up with the concept of PageRank in their seminal paper The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine (Sergey Brin and Lawrence Page, Stanford University, 1998) they profoundly changed the way we utilize the web. For the next 25 years, humanity counted on their algorithm to deliver relevant results for its searches. PageRank generated
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The Age of PageRank is Over [manifesto] | Kagi Blog
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