Processo markoviano: differenze tra le versioni

Molti algoritmi di [[Link Analysis Ranking]] si basano sulla teoria di processi markoviani. Ad esempio il [[PageRank]] [[inferenza statistica|inferto]] da [[Google]] si basa sulla frequenza a posteriori di transizione degli utenti da un [[sito web]] A a un sito B tramite i [[collegamento ipertestuale|link]] che da A conducono a B, e non sul semplice numero e tipo di collegamenti da A a B, in modo da rispecchiare la popolarità del legame ''per gli utenti'', e non l'importanza ''per il creatore'' del sito. La frequenza di un sito è cioécioè un valore nell'intervallo [0,1] corrispondente alla quantità media di tempo spesa sul sito da un gran numero di utenti dopo un tempo abbastanza elevato: la frequenza, opportunamente riscalata, costituisce il Page Rank del sito. Dato che la frequenza di transizione approssima la probabilità di transizione si può di fatto stimare la distribuzione stazionaria di probabilità della catena di Markov formata da tutti i siti web, costruendo una [[matrice di transizione]].