PageRank-Algorithmus

Es gibt mehrere Milliarden Websites im Internet und doch erscheint, wenn wir bei Google beispielsweise nach "Fun Facts Heidelberg" suchen, die Vorlesungsseite in verschiedenen Browsern unter den ersten zehn. Das liegt daran, dass der Suchbegriff auf einigen der Seiten keine so große Rolle spielt. Man wird feststellen, dass die ersten Ergebnisse die relevantesten sind. Aber wie schafft es die Suchmaschine die Seiten so zu sortieren? Dort kommt der PageRank-Algorithmus ins Spiel, welcher die Seiten über die Anzahl an Links mit Hilfe von linearer Algebra nach ihrer Wichtigkeit sortiert.

Hyperlink-Übergangsmatrix

Die Hyperlink-Matrix ist einer Adjazenzmatrix (siehe auch IPI, Übungsblatt 9, Aufgabe 1) ähnlich. Während bei der Adjazenzmatrix der Eintrag immer gleich eins ist, wenn der entsprechende Knoten von dem Anfangsknoten erreicht werden kann, muss bei der Hyperlink-Matrix noch eine Änderung vorgenommen werden. Da die gesuchten Ranks die Wahrscheinlichkeiten mit welchen man auf den jeweiligen Websites landet angeben, müssen die Einträge so angepasst werden, dass sie zusammen maximal eins (also 100%) ergeben. Da es für die Berechnung der Ranks später einfacher ist, betrachten wir die Hyperlink-Matrix so, dass die Website von welcher wir ausgehen durch die jeweilige Spalte repräsentiert wird und die Zielseiten sich in den Zeilen wiederfinden (transponiert im Vergleich zu der Adjazenzmatrix).

Sei nun [math]H[/math] unsere Hyperlinkmatrix [math]n[/math] die Anzahl der Links, die von der betrachteten Website auf andere Websites verweisen. Der Eintrag an der Stelle [math]h_{ij}[/math] ist dann also wie folgt:

[math]h_{ij}=\begin{cases} \frac{1}{n} \text{, falls unsere Seite einen Link auf die entsprechende Seite besitzt}\\ 0 \text{ sonst} \end{cases} [/math]

Das heißt, die Summe jeder einzelnen Spalte ergibt immer eins und auf der Diagonalen von [math]H[/math] stehen nur Nullen, da eine Website sich nicht selbst verlinkt.

Beispiel

Betrachten wir nun folgendes stark vereinfachtes Internet und stellen die entsprechende Matrix auf:

• 

Betrachten wir nun die erste Spalte unserer Matrix, also die Website [math]A[/math] und zu welchen Seiten sie einen Link besitzt. Es gibt einen Pfeil nach [math]B[/math] und einen nach [math]D[/math]

[math]\begin{pmatrix} 0 & 0 & \frac{1}{3} & 0 & 0\\ \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{3} & 1 & \frac{1}{2}\\ 0 & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0\\ \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 & \frac{1}{2}\\ 0 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \end{pmatrix}[/math]

Prinzip des PageRank-Algorithmus

Eine Website ist umso wichtiger, um so mehr Links von wichtigen Websites auf sie verweisen. Dies soll jetzt in einer Zahl ausgedrückt werden. Sei also [math]a[/math] eine Website mit PageRank [math]R(a)[/math], für eine beliebige Seite [math]x[/math] sei [math]L(x)[/math] die Anzahl der (verschiedenen) Links, die auf [math]x[/math] vorkommen. Sei zudem [math]B_a[/math] die Menge der Websites, die einen Link zu [math]a[/math] besitzen. Dann lässt wird der Grundgedanke von PageRank durch die folgende Formel ausgedrücken:

[math]R(a) = \sum_{x \in B_a} \frac{R(x)}{L(x)} [/math].

(Würde man nicht durch [math]L(x)[/math] teilen, sondern einfach die Summe der Ranks der Seiten in [math]B_a[/math] betrachten, so würden Seiten mit sehr vielen Links viel stärker ins Gewicht fallen als etwa Seiten mit nur einem Link darauf.) Offenbar handelt es sich um eine Art rekursive Definition: Man muss zur Berechnung eines PageRanks die PageRanks anderer Websites kennen. Es bleibt also nichts, als alle diese Gleichungen simultan zu lösen (LGS!). Wir versuchen also diese Gleichungen in LA-Sprache zu übersetzen, wobei wir von der Matrix aus dem vorigen Abschnitt Gebrauch machen.

Sei [math]w[/math] der Spaltenvektor mit den PageRank-Werten der einzelnen Seiten ([math]i[/math]-te Komponente zu [math]i[/math]-ter Website). Mann kann sich anhand der Definition der Matrixmultiplikation leicht überlegen, dass das obige LGS äquivalent ist zu [math]Hw = w[/math].

Wir erkennen eine bekannte Form: es handelt sich hier um ein Eigenvektorproblem. Zunächst müssen wir zwei Dinge abhaken. Erstens müssen wir klären, dass es überhaupt eine nicht-triviale Lösung [math]w[/math] gibt, zweitens muss man sich fragen, wieso diese, mit der Zusatzbedingung, dass die Summe der Einträge in [math]w[/math] gleich 1 ist, eindeutig ist.

Im nächsten Abschnitt wollen wir diese Lösung iterativ berechnen.

• es gibt keine EW > 1
• iterative Berechnung von Vektor w -> alle Pageranks
• dann: Interpretation mit Markow, Pagerank als stationäre Verteilung

Iterative Berechnung der Lösung

Dazu nutzen wir ein Ergebnis aus der LA (Potenzmethode):

Betrachtet man eine diagonalisierbare Matrix A, so gibt es eine Basis aus den Eigenvektoren zu den entsprechenden Eigenwerten. Betrachte nun die Eigenwerte und sortiere sie nach der Größe des Betrags, sodass gilt [math] |λ_{1}|\gt |λ_{2}|\geq ... \geq |λ_{n}| [/math].Nun wählen wir einen Startvektor und erhalten eine Folge [math] (v^{(i)}) [/math], die durch sukzessives Anwenden von A definiert ist. Es gilt: [math] v^ {(i+1)} = Av^ {(i)} [/math]. Diese Folge konvergiert bei geeigneter Wahl von dem Startvektor gegen einen Eigenvektor v der Matrix A zum Eigenwert [math] λ_{1} [/math]. Falls also k groß genug ist, gilt: [math]Av^{(k)} \approx λ_{1}v^{(k)} [/math].

In der Anwendung wählen wir einfach einen Startvektor, etwa einen Einheitsvektor und multiplizieren iterativ [math]H[/math] von links. Wir erhalten (unter geeigneten Startbedingungen) Konvergenz gegen einen Eigenvektor zum Eigenwert 1, denn es gibt hier keine größeren Eigenwerte als 1. Dieser stellt dann eine Lösung des LGS dar und enthält damit die gesuchten Page-Ranks.

Markow-Ketten

Jetzt wollen wir eine schöne und intuitive Sichtweise dafür geben, was hier passiert. Das ist die Theorie der Markow-Ketten (hier sehr seicht abgehandelt!).

Quellen und weiterführende Links

• https://homepage.univie.ac.at/Franz.Embacher/Lehre/aussermathAnw/Google.html
• https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank
• https://de.wikipedia.org/wiki/Google-Matrix
• Arens, T. (et al.): Mathematik, Springer 2008