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

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9780691122021: Google's PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings


Why doesn't your home page appear on the first page of search results, even when you query your own name? How do other web pages always appear at the top? What creates these powerful rankings? And how? The first book ever about the science of web page rankings, Google's PageRank and Beyond supplies the answers to these and other questions and more.


The book serves two very different audiences: the curious science reader and the technical computational reader. The chapters build in mathematical sophistication, so that the first five are accessible to the general academic reader. While other chapters are much more mathematical in nature, each one contains something for both audiences. For example, the authors include entertaining asides such as how search engines make money and how the Great Firewall of China influences research.


The book includes an extensive background chapter designed to help readers learn more about the mathematics of search engines, and it contains several MATLAB codes and links to sample web data sets. The philosophy throughout is to encourage readers to experiment with the ideas and algorithms in the text.


Any business seriously interested in improving its rankings in the major search engines can benefit from the clear examples, sample code, and list of resources provided.



  • Many illustrative examples and entertaining asides

  • MATLAB code

  • Accessible and informal style

  • Complete and self-contained section for mathematics review


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From the Back Cover:


"Comprehensive and engagingly written. This book should become an important resource for many audiences: applied mathematicians, search industry professionals, and anyone who wants to learn more about how search engines work."--Jon Kleinberg, Cornell University


"I don't think there are any competitive books in print with the same depth and breadth on the topic of search engine ranking. The content is well-organized and well-written."--Michael Berry, University of Tennessee


About the Author:

Amy N. Langville is Assistant Professor of Mathematics at the College of Charleston in Charleston, South Carolina. She studies mathematical algorithms for information retrieval and text and data mining applications. Carl D. Meyer is Professor of Mathematics at North Carolina State University. In addition to information retrieval, his research areas include numerical analysis, linear algebra, and Markov chains. He is the author of "Matrix Analysis and Applied Linear Algebra".

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Langville
ISBN 10: 0691122024 ISBN 13: 9780691122021
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PRIORITY BOOKS
(springfield, VA, Estados Unidos de America)
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Descripción Paperback. Estado de conservación: New. Softcover Book, New Condition, Fast Shipping. Ready in Stock. 1st Edition. [Please Read Carefully Before Buying], This Is An International Edition. Printed In Black and White. 240 pages, Book Cover And ISBN No May Be Different From US Edition. Restricted Sales Disclaimer Wordings Not For Sales In USA And Canada May Be Printed On The Cover Of The Book. Standard Shipping 7-14 Business Days. Expedited Shiping 4-8 Business Days. ***WE DO NOT ENTERTAIN BULK ORDERS.*** The Books May Be Ship From Overseas For Inventory Purpose. Nº de ref. de la librería 288081

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(fresno, CA, Estados Unidos de America)
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Descripción Paperback. Estado de conservación: New. New, Softcover International Edition, Printed in Black and White, Different ISBN, Same Content As US edition, Book Cover may be Different, in English Language. Nº de ref. de la librería 1813

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Descripción Hardcover. Estado de conservación: New. HARDCOVER Book, New Condition, Fast Shipping. Ready in Stock. 1st Edition. [Please Read Carefully Before Buying], This Is An International Edition. Printed In Black and White. , Book Cover And ISBN No May Be Different From US Edition. Restricted Sales Disclaimer Wordings Not For Sales In USA And Canada May Be Printed On The Cover Of The Book. Standard Shipping 7-14 Business Days. Expedited Shiping 4-8 Business Days. ***WE DO NOT ENTERTAIN BULK ORDERS.*** The Books May Be Ship From Overseas For Inventory Purpose. Nº de ref. de la librería 331706

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Langville, Amy N., Meyer, Carl D.
Editorial: Princeton University Press (2006)
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Amy N. Langville; Carl D. Meyer
Editorial: Princeton University Press (2006)
ISBN 10: 0691122024 ISBN 13: 9780691122021
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Irish Booksellers
(Rumford, ME, Estados Unidos de America)
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9.

Amy N. Langville, Carl D. Meyer
Editorial: Princeton University Press (2006)
ISBN 10: 0691122024 ISBN 13: 9780691122021
Nuevos Tapa dura Cantidad: 1
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Ergodebooks
(RICHMOND, TX, Estados Unidos de America)
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Descripción Princeton University Press, 2006. Hardcover. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería DADAX0691122024

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10.

Amy N. Langville, Carl D. Meyer
Editorial: Princeton University Press, United States (2006)
ISBN 10: 0691122024 ISBN 13: 9780691122021
Nuevos Tapa dura Cantidad: 1
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The Book Depository
(London, Reino Unido)
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Descripción Princeton University Press, United States, 2006. Hardback. Estado de conservación: New. Language: English . Brand New Book. Why doesn t your home page appear on the first page of search results, even when you query your own name? How do other web pages always appear at the top? What creates these powerful rankings? And how? The first book ever about the science of web page rankings, Google s PageRank and Beyond supplies the answers to these and other questions, and more. The book serves two very different audiences: the curious science reader and the technical computational reader. The chapters build in mathematical sophistication, so that the first five are accessible to the general academic reader. While other chapters are much more mathematical in nature, each one contains something for both audiences. For example, the authors include entertaining asides such as how search engines make money and how the Great Firewall of China influences research. The book includes an extensive background chapter designed to help readers learn more about the mathematics of search engines, and it contains several MATLAB codes and links to sample web data sets. The philosophy throughout is to encourage readers to experiment with the ideas and algorithms in the text.Any business seriously interested in improving its rankings in the major search engines can benefit from the clear examples, sample code, and list of resources provided in this title. This title features: many illustrative examples and entertaining asides; MATLAB code; accessible and informal style; and, complete and self-contained section for mathematics review. Nº de ref. de la librería FLT9780691122021

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