Random Surfer Model

Random surfer model merupakan pendekatan yang menggambarkan bagaimana sesungguhnya yang dilakukan seorang pengunjung di depan sebuah halaman web. Ini berarti peluang atau probabilitas seorang user mengklik sebuah link sebanding dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut. Pendekatan ini yang digunakan PageRank sehingga PageRank dari link masuk (inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju, melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada pada halaman tersebut. Hal ini dianggap adil, karena bisa dibayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi PageRank tidak akan relevan digunakan.

Metode ini juga memiliki pendekatan, bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman web. Oleh karena itu PageRank menggunakan damping faktor untuk mereduksi nilai PageRank yang didistribusikan sebuah halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping faktor (d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping faktor yang tinggi berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai dia berpindah ke halaman lain. Setelah userberpindah halaman maka probabilitas diimplementasikan ke dalam algoritma PageRank sebagai konstanta (1-d). Dengan mengeluarkan variabel inbound link (link masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain adalah (1-d), hal ini akan membuat PageRank selalu berada pada nilai minimum.

Dalam algoritma PageRank yang lain, terdapat nilai N yang merupakan jumlah keseluruhan halaman web, maka seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebagai contoh, jika sebuah halaman memiliki PageRank 2 dan total halaman web 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali (catatan: ini adalah
probabilitas).

Artikel Terkait