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千禧年半导体生存指南

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第七十三章 Robin的Quora初体验)(2/2)
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重要的在于,二人之前搞Nupedia,手上积累了大量学术界人脉关系。

    周新认识的学术大佬全集中在集成电路领域,他们二人不同,认识的学术大佬遍布所有领域。

    加上拉里·桑格大学期间搞过一个邮件列表服务器,为有辅导需求的学生与导师建立沟通平台,以此建立论坛,用来提供个性化辅导课程、个性化辅导的方式。

    通过这个服务他在大学生群体里也有一定的影响力。

    周新对Quora的规划,就是初期用户以学生群体和大学教授群体为主,其次是硅谷的互联网从业人员和互联网大佬们。

    视角回到Robin身上,作为纽约州立大学的计算机硕士,早期的Robin对技术很,他进入计算机这个细分领域下之后发现,里面的问题五花八门。

    “DSL服务模式为什么会比传统的拨号连接方式更快?”

    “我是一名计算机专业的大一学生,但是我丝毫没有从计算机学习中体会到乐趣,我该怎么办?”

    当然也有很专业的问题,比如“PageRank算法的优势在哪里?”

    “PageRank算法为引擎的排名算法提供了一种全新的思路。

    我们在设计这个算法的时候主要考虑了链接的质量和数量,并利用这些链接之间的关系构建了网页之间的链接图谱,从而对网页进行排序。

    我们为超链接文档集的每个元素分配一个数值权重,目的是“衡量”其在集合中的相对重要性。该算法可以应用于任何具有相互引用和引用的实体集合。它分配给任何给定元素E的数值权重称为E的PageRank,表示为PR(E)。

    PageRank源自基于ebgraph的数学算法,该算法由所有万维网页面作为节点和超链接作为边创建,并考虑了.ayo.等权威中心。排名值指示特定页面的重要性。指向页面的超链接算作支持票。页面的PageRank是递归定义的,取决于链接到它的所有页面(“传入链接”)的数量和PageRank指标。由许多具有高PageRank的页面链接到的页面本身会获得高排名......”

    这篇回答就相当专业,Robin看了眼回答者的ID,谢尔盖·布林。

    同行是冤家,Robin知道对方,大家都是搞引擎的,而且他们的PageRank算法和他发明的算法非常相似。

    Robin为IDD做的站点评分算法是最早利用超链接衡量质量的算法。

    Robin忍不住也在下面写起了回答:“PageRank有借鉴Rankdex站点评分算法的地方......”

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