Ученые из Стэнфордского университета опубликовали работу о том, как придать поисковой машине Google гигантское ускорение.
Пользователи любят поисковую машину Google за ее быстроту, но команда из Стэнфорда предложила способ сделать ее еще в пять раз быстрее. При таком запасе быстродействия Google можно будет настраивать индивидуально для каждого пользователя. Например, спортивному болельщику по ключевому слову tiger будут выпадать страницы не о крупной азиатской кошке, а об игроке в гольф Тайджере Вудсе.
Сейчас система ранжирования Google использует метод PageRank, изобретение соучредителя компании Ларри Пейджа. Этот алгоритм определяет популярность и релевантность веб-сайтов по тому, как часто на них ссылаются другие сайты. «Вычисление PageRank для миллиарда веб-страниц может занять несколько дней. Сейчас Google ранжирует и разыскивает три миллиарда веб-страниц, и для каждого персонализированного или тематического ранжирования требуются отдельные многодневные расчеты», — говорится в заявлении университета.
Чтобы ускорить работу PageRank, стэнфордские ученые разработали три метода, основанных на линейной алгебре. Эти методы описаны в трех работах, представленных на Двенадцатой ежегодной конференции по World Wide Web в Будапеште (Венгрия).
Хотя у каждого из этих методов свои преимущества, стэнфордская команда уверена, что в сочетании они обеспечат еще лучший результат. «При использовании всех этих методов возможно еще большее ускорение, — говорит один из участников проекта Сепандар Камвар. — Наши предварительные эксперименты показывают, что их комбинация сделает вычисление PageRank впятеро быстрее. Однако нам предстоит решить ряд проблем. Сейчас мы ближе к тематическому PageRank, чем к персонализированному ранжированию».
Пока теории стэнфордцев остаются теориями — не похоже, чтобы они были как-то связаны с самим Google. «Google приветствует любой вклад в дальнейшее изучение методов анализа гиперссылок в вебе», — ответил представитель компании на вопрос CNETAsia о том, рассмотрит ли Google возможность использования предложений ученых.