数学2007rose-hulman.edu
250 亿美元的特征向量：Google 背后的线性代数（2006）
The $25B eigenvector (2006)
进阶 · 约 35 分钟读完前置知识：线性代数基础、特征值与特征向量、随机矩阵
导读
这篇论文从线性代数角度解释 PageRank：把网页之间的链接关系构造成随机矩阵，网页的重要性对应该矩阵的主特征向量，并讨论如何计算这一特征向量。它是一篇面向教学的经典解读，用 Google 的商业价值说明特征向量为何重要。
HN 关注点：HN 读者既把它当作经典数学解读，也借机讨论 PageRank 之后搜索是否还有根本创新、SEO 与个性化排序是否让旧模型失效。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 2 补充 1
支持建议把 PageRank 论文纳入线性代数教学，用商业价值激发学生兴趣。
经典老文。我认为这篇论文和 Larry 与 Sergey 的原始工作都应进入每门线性代数课程；提到天文数字般的金钱，很少有东西能让学生这么专注。
cs702查看英文原文
An oldie but a goodie. IMHO, this paper, along with Larry and Sergei's original work[0], should be part of every Linear Algebra course. Few things get students to pay attention like the mention of ungodly amounts of money! [0] http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf
质疑追问 PageRank 之后的重大创新，并质疑搜索是否已解决。
我很好奇：自 PageRank 以来搜索引擎有哪些重大创新，还是只有渐进改进？另外，搜索是否已被视为已解决的问题？
s-c-h查看英文原文
I am curious to know what major innovations in search engines happened since the page rank algorithm, or were there only incremental improvements? Also is search considered a solved problem?
质疑指出现代 NLP 排序是查询相关而非全局，质疑 PageRank 在当代 Google 中还剩多少。
遗憾的是，这似乎是我们最后一次听到 Google 搜索算法的细节。它没有谈现代自然语言处理（后者基于查询定义一种不同的、非全局的排序）。基本算法还有多少仍在生效？
amelius查看英文原文
Sadly, this seems to be the last thing we've ever heard about the search algorithm of Google. It tells nothing about topics like modern natural language-processing (which defines a different, non-global, ordering of search results, based on the query). How much of the basic algorithm is still in effect?
补充补充论文年份和可复现的 Maple/Mathematica 笔记本资源。
这看起来是篇有趣的论文，但 HN 标题应注明“(2006)”。作者在以下地址提供了 Maple Notebook 和 Mathematica Notebook：http://www.rose-hulman.edu/~bryan/google.html
jcr查看英文原文
This looks like a fun paper to read but the HN title should have "(2006)" in it. The author provides a Maple Notebook and a Mathmatica Notebok for this paper here: http://www.rose-hulman.edu/~bryan/google.html
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2007Hacker News 讨论帖12 分 · 6 评
- 2015Hacker News 讨论帖96 分 · 12 评
- 2018Hacker News 讨论帖342 分 · 68 评
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