It's a homework of Security Engineering.

2.  일반적 scoring 방식
› 단어의 빈도수, 문서길이, 키워드 연관성 등등
 기존 scoring 방식의 문제
› 임의의 조작 가능 Doorway page 등장
 Doorway page 방지
› Link popularity 개념 탄생

3.  Link popularity
› Inbound link 가 많은 페이지는 중요하다
› 참조가 많다고 중요하다고 할 수 있나?
› 만일 서버운영자들이 담합하여 중요하지 않은 사
이트를 많이 링크한다면? False positive
› 중요하지 않은 싸이트를 중요하게 만들 수 있다.
 Link Popularity 개선 PageRank

4.  페이지랭크를 이용한 검색은 커먼 케이스를
잘 처리하게 된다.
› 꽃을 검색하였을 때 단순히 꽃의 정보가 담긴 사
이트가 아닌 꽃 판매 사이트를 출력하는 경우

5.  PR(A) is the PageRank of page A
 PR(Ti) is the PageRank of pages Ti which link to
page A
 C(Ti) is the number of outbound links on page Ti and
 d is a damping factor which can be set between
0 and 1.
d(damping factor)는 임의의 검색자가 다른 페이지를 찾
을 확률, (1-d)는 해당 페이지에 머무를 확률이 된다.

6.  내가 좋은 사람이 되려면?
› 나를 괜찮다고 얘기해주는 사람이 많고
 PR(Ti)의 갯수
› 나를 괜찮다고 하는 사람이 좋은사람이면 더 좋고
 PR(Ti)의 값이 높음
› 나를 괜찮다는 사람이 아무나 좋다고 하는 사람이
아니면 더 좋다.
 C(Ti) 값이 작음

7.  기본개념 품질 좋은 콘텐츠를 상단에 배치
 랜덤서퍼가 특정 페이지를 방문할 확률이 그 페이
지의 PageRank
 Recursive하게 Link된 PageRank값에 영향을 받는
다.
 C(T)가 높을수록 PR(A)값은 떨어진다.
 T의 outbound link가 많을수록 A는 T로부터 얻는 정보의
가치는 떨어진다.

8. The PageRank Display of the Google Toolbar
 PageRank의 범위를 0 ~ 10으로 표시

9.  The PageRank Display at the Google Directory
› PageRank를 원하는 Page가 ODP에 있다면
Directory PageRank와 Toolbar PageRank를 비
교하여 PageRank값을 각자 계산하는 것에 비해 더
정확한 PageRank 값을 추론할 수 있다.

10.  X 추가시 PR(A)가 증가한다.
 d(damping factor) 값이 커질수록 전체
A,B,C,D의 PR값이 증가한다.
A
B
C
D
X

11.  처럼 링크를 추가해도 전체 페이지의
PageRank값에는 변화가 없다.
A
B
C
D

12.  외부로 나가는 링크가 없는 페이지를 가리키는
 이 페이지의 가중치 분산에 대한 측정이 어려움
 실제, 많은 수의 Dangling링크가 존재함
 다른 페이지의 순위에 직접적인 영향을 미치지 않음
A
B
C

13.  페이지D추가시PR(A)는증가하나PR(B,C)는 감소한다.
 전체적인페이지들의PR은약간증가한다.
A
B C D
A
B C

14.  페이지 D를 추가함으로써 전체 페이지들의 PR는 약간 증가
 기존 PR(A,B,C)는 전에 비해 감소한다
A
B C
D
A
B
C

15.  PageRank가 0이라는 의미는 불이익을 가지지 않고 단
지 검색될 확률이 낮다는 의미
 The Background of PR0
 Inbound Link의 상당한 변화가 있지 않다면 패
널티를 받음
 PR0가 검색엔진의 심각한 영향을 미침
 특정 네트워크에 이질적인 영역의 링크가 있다
면 스팸으로 탐지

16. 조건 : 1600만 페이지를 수집하여 제목만을 사용하는 검색

17.  페이지랭크는 문서의 객관적 중요도라는 추상적 개념을
실제 모델링하고 구현한 알고리즘으로 일반적인 생각을
구체화하고 객관화시키는 과정에 많은 감명을 받음
 랜덤서퍼모델과 마르코프체인을 비교한 논문이 있는바,
사람들의 행동양태를 모델링화하는 기법을 응용한다면
해커들의 공격방식이나 보안전문가들의 대응기법들도
모델링화하여 일반화 할 수 있지 않을까?
 차후, 동 논문을 보면서 참조한 link analysis, 마르코프체
인, HITS, Perron-Probenius 법칙 등에 대해 연구해보고
싶음