Ci sono stati illustrati due lucidi contenenti i raffinamenti al programma.
Per classificare bisogna partire da un input e attraverso un processo arrivare ad un output.
Il processo può essere di due metodi attraverso un operazione di SORT illustrata nei post precedenti o attraverso un rank come succede nella rete:
PageRank è un termine ormai entrato di diritto nel lessico dei fruitori dei servizi offerti dal motore di ricerca Google.
Letteralmente traducibile come rango di una pagina web, il pagerank è facilmente riconducibile al concetto di popolarità tipico delle relazioni sociali umane, ed indica, o si ripromette di indicare, le pagine o i siti di maggiore rilevanza in relazione ai termini ricercati. Gli algoritmi che rendono possibile l'indicizzazione da parte di Google del materiale presente in rete utilizzano anche il grado di popolarità di una pagina web per definirne la posizione nei risultati di ricerca.
È bene tenere presente che il pagerank ha una valenza democratica nella quale il diritto al voto è permesso dalla semplice pubblicazione di una pagina web, e il voto viene espresso attraverso i collegamenti presenti nella suddetta pagina. Maggiore sarà il grado di popolarità di un sito, maggiore risulterà essere il valore dei voti (link) che quello stesso sito può esprimere.
L'interpretazione e la definizione della popolarità di un sito non sono però legate soltanto a queste votazioni democratiche, ma tengono presente anche della pertinenza del contenuto di una pagina, nonché delle pagine correlate, con i termini ed i criteri della ricerca effettuata. Questo permette, o perlomeno ha lo scopo, di attuare un controllo incrociato che garantisca la validità dei risultati di ricerca.
Inoltre il prof. ci ha proposto una soluzione al sottoproblema(Trovare ogni volta il posto che compete un dato appena raccolto) che serve per classificare questo è risolto tramite una bisezione o dicotomia eccola rappresentata tramite un diagramma di nassi o snaiderman
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