内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(Google搜索引擎的搜索结果一般来说比竞争对手要更快更好(图))

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(Google搜索引擎的搜索结果一般来说比竞争对手要更快更好(图))

　　现在大数据已经成为一个热门话题。但是，无论是网页、产品信息、车辆功能、文字、案例，还是气象数据，理解数据的第一步是理解数据之间的关系。如果你同意这一点，你就可以理解为什么图论可以为未来人们的数据分析提供思路。

　　今天，我们分析和研究数据的许多方式都深受图论的影响。并且在未来，使用图论，我们可以进一步提高我们对数据的理解。构建和分析图模型将使我们能够自动获得答案。当我们连接数据本身时，隐藏在数据中的答案就会自行浮现。现在大数据已经成为一个热门话题。但是，无论是网页、产品信息、车辆功能、文本、病历还是气象数据，理解数据的第一步是理解数据之间的关系。使用图论，我们将能够进一步提高我们对数据的理解，而构建和分析图论模型将使我们能够自动获得答案。

　　如今，谷歌已经成为许多人日常生活中不可或缺的一部分。这家搜索引擎巨头整合了一系列服务，围绕其核心能力——互联网的索引——为用户提供一系列服务。

　　Google 的网络爬虫和 PageRank 算法彻底改变了人们搜索网络的方式。通过对网络链接的数量和重要性进行分类，谷歌可以比竞争对手更快地提供更多相关信息。

　　网站 和 网站 之间的链接形成了一个图形，这不是我们通常所说的可视化图形，而是一个模型，用于表示每个网页与其他网页之间的关系。

　　PageRank 算法使用这个模型来判断一个网页的重要性。一个网页的外部链接越多，它可能越重要，如果它被更权威的信息来源引用，它就越重要。谷歌的搜索引擎通常比它的竞争对手更快更好，因为它的算法覆盖了互联网上绝大多数页面之间的链接。

　　将类似的想法应用到其他数据上，分析数据之间的相关性，也可以揭示一些数据背后的本质。告诉我们什么是相关的，什么是重要的。

　　图论是对数据连接模式的研究

　　要了解我们如何从数据中得出答案，我们需要了解我们传统上是如何处理数据的。几乎所有从数据中寻找答案的尝试都是通过搜索完成的。

　　搜索总是从首先提出问题开始。我们将我们所知道的信息与数据联系得越好，我们的问题就越有可能得到回答。例如，如果您找不到钥匙，您可能会问：“我的钥匙在哪里？”。然而，这不是一个容易回答的问题。它太宽泛了。如果你问：“我的钥匙掉在收银台上了吗？” 这个问题比第一个问题更具体一些。如果您的钥匙在收银台，那么这个问题是个好问题。如果不是，这个问题也不是一个好问题。

　　对数据库的查询与上面类似。要得到你想要的结果，你需要构造一个与你的数据相关的查询条件。您可以使用无数查询，但只有少数可以为您提供所需的答案。

　　这种情况是数据科学的真正难点，也是优秀分析师如此之少的原因。最好的数据科学家是那些既了解数据又能提出正确问题的人。

　　如果您将 Internet 视为数据集，那么搜索引擎就是您的查询工具。

　　几十年来，搜索引擎一直在抓取网络，为网页编制索引，以便对其进行搜索。通过构建不同的搜索条件，用户可以获得不同的结果。搜索引擎服务提供商不断改进他们的产品。然而，搜索引擎真正的创新出现在 2000 年左右。

　　当时，Google 的 PageRank 算法通过对每个链接及其链接的内容进行建模来工作。通过图建模，谷歌量化了网页之间的联系，帮助用户更快地获得相关结果。该算法利用网页之间的关系来提高搜索结果的质量。并且无论是哪种搜索引擎，用户提供的搜索条件越具有描述性，就能获得更好的结果。

　　在您的搜索条件和 Google 的 PageRank 算法之间建立了一个链接。另一方面，谷歌使用图论来模拟你的搜索词和相关页面之间的链接。如果没有相关页面和链接的模型，Google 将需要更精确的搜索词才能获得令人满意的结果。然而，即使使用更先进的搜索技术，今天的数据问题也使得构建正确的查询变得困难。

　　现在大数据已经成为一个热门话题。但是，无论是网页、产品信息、车辆功能、文本、病历还是气象数据，理解数据的第一步是理解数据之间的关系。如果你同意这一点，你就可以理解为什么图论可以为未来人们的数据分析提供思路。

　　今天，我们分析和研究数据的许多方式都深受图论的影响。并且在未来，使用图论，我们可以进一步提高我们对数据的理解。构建和分析图模型将使我们能够自动获得答案。当我们连接数据本身时，隐藏在数据中的答案就会自行浮现。

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