Демпфирующие коэффициенты для различных страниц сайта могут быть различными.
Важно то, что величины нормировочных коэффициентов могут быть распределены в зависимости от предпочтения страниц. В известном смысле для “поощрения” той или иной страницы величину нормировочного коэффициента можно повысить за счет уменьшения нормировочных коэффициентов остальных страниц. Этот способ “поощрения” страницы назовем асимметрией нормировочных коэффициентов.
Например, уже в первом сеансе индексации сайта поисковый робот Googlebot может “поощрить” индексную страницу сайта (home.index), задав для неё величину нормировочного коэффициента (0.1*n + 0.9)*0.15, а другим страницам - величину нормировочного коэффициента 0.9*0.15.
[ 0.1*n + 0.9 + 0.9*(n-1) = n - количество страниц в сайте.]
В последующих сеансах индексации сайта величины нормировочного коэффициента для индексной страницы (home.index) и величины нормировочных коэффициентов для других страниц могут принимать значения:
| (0.2*n + 0.8)*0.15 | 0.8*0.15 |
| (0.3*n + 0.7)*0.15 | 0.7*0.15 |
| ... | ... |
| (0.9*n + 0.1)*0.15 | 0.1*0.15 |
Поощрение может заслужить та или иная страница по ряду критериев (например, благодаря большой “словесной массе”). В алгоритме вычисления PR действуют обратные связи, позволяющие оперативно поощрять страницы с учетом их достоинств по различным критериям.
Таким способом Googlebot может поощрять сайт, который длительное время располагается в Сети, заслуживает доверие, пользуется известным интересом.
Поисковый робот Googlebot, как бы сам пытается подвести собственника сайта к принятию решения об оптимальном линковании в пользу страниц, которые в большей степени раскрывают тематику сайта.
Такой подход со стороны Googlebot объясняет, почему со временем может повыситься значение PR на табло без каких-либо изменений в структуре страниц сайта.
Поясним прием, позволяющий PR технологии достигать предельные оценочные величины рекурсивной процедуры (уравнений рекурсивной вычислительной схемы) за наименьшее количество итераций (ускоренная технология вычисления оценочных величин Page Rank).
В том случае, когда мультиграф сайта содержит направленный цикл, т.е. все вершины графа можно обойти по направленным звеньям, тогда сумма оценочных величин на любом этапе итерации равна количеству страниц сайта n.
Положим, PR i (A) - оценочная величина для страницы A при i- итерации.
Нормировочный коэффициент для вычисления PRi+1(A) (при i+1- итерации) вычисляется по
формуле: (1-d)*PR i (A).
Расчеты примеров в среде Excel показывают, что итеративный метод с высокой скоростью сходимости обеспечивает сокращение числа итераций в два-три раза по сравнению с неизменными величинами нормировочных коэффициентов.