Question

A métrica PageRank existe em sua forma simplificada, baseada na distribuição de pesos entre os vértices de acordo com os links, e em sua forma mais completa, que utiliza
um fator de amortecimento. Sobre essa métrica e o algoritmo para computar PageRank visto em sala de aula, é correto afirmar que:
a. em qualquer iteração, a soma dos PageRanks de todos os vértices é igual ao número de vértices no grafo. Isso ocorre tanto na versão simplificada quanto na versão
com fator de amortecimento.
b. quanto mais links de saída uma página possuir, maior será o seu PageRank. Além disso, se os links de saída redirecionam o usuário para outras páginas de
“autoridade”, então o PageRank é potencializado.
c. o fator de amortecimento foi introduzido para permitir computarmos o PageRank para qualquer grafo. Ele representa a ideia de que um usuário que navega ao acaso na
web irá eventualmente parar de clicar nos links e acessará uma página ao acaso.
d. a métrica PageRank é interessante do ponto de vista teórico. Entretanto, ela não pode ser implementada porque existem na internet várias páginas sem nenhum link de
saida. Isso faz com que a computação do PageRank entre em looping infinito.
e. mesmo com fator de amortecimento, não conseguimos computar o PageRank de páginas que não possuem links de saída. Isso ocorre porque essas páginas tendem a
bloquear o PageRank dentro de si mesmas, o que faz com que elas acabem capturando todo o PageRank da rede, obtendo o valor 1 de PageRank, e fazendo com que
todas as outras páginas tenham valor O (zero).

Answer 1

Resposta:

O fator de amortecimento foi introduzido para permitir computarmos o PageRank para qualquer grafo. Ele representa a ideia de que um usuário que navega ao acaso na web irá eventualmente parar de clicar nos links e acessará uma página ao acaso.

Explicação:

AVA