El pagerank de Google y más allá: La ciencia de la clasificación en los motores de búsqueda

Opiniones de los lectores

El libro «Google's PageRank and Beyond», de Amy N. Langville y Carl D. Meyer, ofrece una exploración exhaustiva de las matemáticas que subyacen al PageRank y otros algoritmos de los motores de búsqueda. Aunque profundiza en los principios y fundamentos técnicos de los algoritmos de búsqueda, su complejidad y enfoque matemático pueden no resultar atractivos para todos los lectores, especialmente para aquellos que carezcan de una sólida formación matemática.

⬤ Panorama exhaustivo de los algoritmos PageRank y HITS.
⬤ Buen material complementario para cursos de posgrado y licenciatura.
⬤ Explicaciones claras de la mecánica de los motores de búsqueda y de la arquitectura de los sistemas.
⬤ Valioso para quienes tienen una sólida formación matemática y desean comprender los algoritmos en profundidad.
⬤ Se incluyen ejemplos de código MATLAB.
⬤ Anécdotas atractivas que hacen más accesibles los conceptos matemáticos.

⬤ Muy técnico y orientado a matemáticos serios, lo que dificulta su comprensión para los no matemáticos.
⬤ La gran dependencia de las fórmulas matemáticas puede resultar desalentadora.
⬤ Muchos lectores consideraron que no abordaba adecuadamente las aplicaciones prácticas para los profesionales de la web o SEO.
⬤ Algunos críticos señalaron que el material necesita actualizarse para reflejar los últimos avances en los algoritmos de búsqueda.
⬤ No es adecuado para lectores ocasionales o para quienes buscan aplicaciones prácticas más que conocimientos teóricos.

(basado en 20 opiniones de lectores)

Título original:

Google's Pagerank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings

Contenido del libro:

¿Por qué su página de inicio no aparece en la primera página de resultados de búsqueda, incluso cuando consulta su propio nombre? ¿Cómo es posible que otras páginas web aparezcan siempre en los primeros puestos? ¿Qué es lo que crea estas potentes clasificaciones? ¿Y cómo? Google's PageRank and Beyond, el primer libro sobre la ciencia de la clasificación de las páginas web, ofrece las respuestas a estas y otras preguntas.

El libro está dirigido a dos públicos muy diferentes: el lector científico curioso y el lector técnico computacional. Los capítulos van ganando en sofisticación matemática, de modo que los cinco primeros son accesibles al lector académico general. Aunque otros capítulos son de naturaleza mucho más matemática, cada uno contiene algo para ambos públicos. Por ejemplo, los autores incluyen divertidas anécdotas sobre cómo ganan dinero los motores de búsqueda y cómo influye el Gran Cortafuegos de China en la investigación.

El libro incluye un extenso capítulo de antecedentes diseñado para ayudar a los lectores a aprender más sobre las matemáticas de los motores de búsqueda, y contiene varios códigos MATLAB y enlaces a conjuntos de datos web de muestra. La filosofía del libro es animar a los lectores a experimentar con las ideas y algoritmos del texto.

Cualquier empresa seriamente interesada en mejorar su posicionamiento en los principales motores de búsqueda puede beneficiarse de los claros ejemplos, el código de muestra y la lista de recursos proporcionados.

⬤  Numerosos ejemplos ilustrativos y comentarios entretenidos.

⬤  Código MATLAB.

⬤  Estilo accesible e informal.

⬤  Sección completa y autocontenida para la revisión de matemáticas.