статьи (5)

Использование особенностей языка запросов поиска Яндекса для исследований

январь-февраль 2009 / журнал "Интернет-Маркетинг" / Евгений Трофименко

Статья в журнал "Интернет-Маркетинг", N1, 2009 г. (файл). Содержание: Поиск по текстам ссылок и по текстам страниц, Исключение НПС-результатов из выдачи при использовании операторов "~" (тильда) и "~~" (двойная тильда), Выделение НПС-результатов при использовании оператора "-" (минус), Особенности расширения пользовательских запросов, Особенности переформулировки поисковых запросов, Особенности механизма переформулировки запросов "колдунщика", Стандартные "переколдовки" запросов, Новые аспекты "переколдовки".

Оптимизация расчета ссылочной популярности и учета ее при ранжировании результатов поиска

июль 2005 / отчет по гранту Яндекса - 2005 / Евгений Трофименко

Проблема поисковых алгоритмов, учитывающих наличие внешних ссылок на документ или сайт, состоит в возможности искусственного увеличения ссылочной популярности путем обмена ссылками, участия в ссылочных фермах. Для решения проблемы накруток обычно используют индивидуальные меры: исключение сайтов и ферм из индекса, наложение фильтров на исходящие ссылки и т.п., что требует участия человека-модератора. Кроме того, масса промежуточных случаев (тематические кольца, обмен ссылками в узких темах), могут быть ошибочно отнесены в категорию накрутчиков

PageRank: иерархия и обмен ссылками

13 мая 2003 / Евгений Трофименко

Третья часть статьи про PageRank. Показано, что при обмене ссылками с внутренних страниц на главные не происходит общего роста PageRank, а сайт при активном обмене принимает "средний" ранг для группы партнеров по обмену.

PageRank: анализ потоков

12 сентября 2002 / Евгений Трофименко

Вторая часть статьи про PageRank. Рассмотрены несколько типичных случаев организации внутренней ссылочной структуры сайта и распределение входящего ранга по страницам.

PageRank: начала анализа

5 сентября 2002 / Евгений Трофименко

Первая часть трех статей о методах расчета PageRank. Рассмотрены итерационный и матричный методы расчета, предложено использовать метод расчета с использованием аналитических функций: он позволяет отдельно описать "входящий" PageRank - его внешнюю составляющую и проследить его распределение внутри сайта.