tl; dr они не то же самое.
Во-первых, PageRank может ссылаться на одну из двух вещей: (1) исходный алгоритм от 1998 года (то есть способ присвоения баллов узлам в графике на основе случайного блуждания по преобразованной версии график) или (2) система, в которой приведенный выше алгоритм является частью, которую Google использует для ранжирования веб-страниц в ответ на запрос.
Если вы имеете в виду (2), существует множество способов персонализации ответов на поисковые запросы, и их перечисление выходит за рамки этого ответа. :)
Даже если вы имеете в виду (1), PageRank с priors - это только один способ персонализировать PageRank. Другие включают персонализированное взвешивание краев или фильтрацию узла или наборов кромок, но есть еще немало.
Вы можете найти документы здесь интереса: http://nlp.stanford.edu/projects/pagerank.shtml
Спасибо Иисуса, вы ответили на большинство моего вопроса! Тогда возникает небольшой вопрос, могу ли я прояснить его для меня: алгоритм PageRank с Priors в статье «Алгоритмы оценки относительной важности в сетях» Скотта Уайта и Падрейка Смита и алгоритм в разделе 3.1 «Тема-чувствительный PageRank: A «Контекстно-чувствительный алгоритм ранжирования для веб-поиска» Хавеливалы, оба из которых дают приоритеты узлам, по сути, одно и то же? Спасибо! –
Алгоритм в разделе 3.1 статьи Хавеливала является частным случаем PageRank с priors, в котором PRWP допускает любое распределение весов над узлами, а распределение Хавеливала равномерно для всех узлов, связанных с темой. (Однако в работе Smyth и White используется тот же дистрибутив, что и в примере). Также, конечно, алгоритм Хавеливала в 3.1 является лишь частью его общего подхода. –
Большое спасибо, Джошуа :-) –