الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

Become.com’s AIR Out-Ranks Hilltop

ستساعدك المقالة التالية: Become.com’s AIR Out-Ranks Hilltop

Become.com’s AIR Out-Ranks Hilltop

Become.com، وهو لاعب جديد نسبيًا في لعبة محرك بحث التسوق، حصل على الكثير من الاهتمام الصحفي خلال الأشهر القليلة الماضية. أحد هذه المواضيع يتعلق بتقنية البحث العمودي الخاصة بهم والتي تسمى AIR. اليوم، أجرى جيسون دوديل مقابلة تصبح CTO Yeogirl Yun طرح بعض الأسئلة المستهدفة حول هواء تقنية (تصنيف مؤشر التقارب). الشيء الوحيد الذي لفت انتباهي في المقابلة هو:

يعتبر AIR أكثر تقدمًا بكثير من خوارزمية قمة التل. تأخذ خوارزمية قمة التل (كما هو موضح في www.cs.toronto.edu/~georgem/hilltop/) في الاعتبار فقط الروابط الواردة من عدد محدود من المصادر “الخبراء” عند تحديد صفحات الويب المستهدفة. ووفقا لما جاء في ورقة التلال، “يتم بعد ذلك ترتيب الأهداف وفقا لعدد ومدى أهمية الخبراء غير المنتسبين الذين يشيرون إليهم. عندما لا يكون هذا المجمع من الخبراء متاحًا، لا يقدم Hilltop أي نتائج. وبالتالي، يتم ضبط Hilltop لضمان دقة النتائج وليس لتغطية الاستعلام.

من ناحية أخرى، يقوم AIR بتقييم الاتصال بين جميع الصفحات في موضوع معين. بدلاً من التركيز على مواقع “أعلى التل”، تفهم AIR الشبكة الشاملة للمواقع داخل منطقة موضعية. ويتم تقييم كل من الروابط الداخلية والروابط الخارجية لفهم مستوى الترابط بين المواقع. تُستخدم الرياضيات والمفاهيم المتقدمة من الفيزياء التطبيقية والديناميكيات الهندسية لحساب درجات محددة.

حسنًا، أنا لست عالمًا، لكنني أفهم أنه من الصعب جدًا، في الوقت الفعلي، تقييم “الارتباط بين جميع الصفحات في موضوع معين”. إن قصرها على البيانات المنظمة يجعل الأمر أسهل، بالإضافة إلى ذلك، إذا تمكنا من قصرها على قطاع معين، فسيكون الأمر أسهل.