PageRank Algorithm (পেজর্যাংক অ্যালগরিদম)
PageRank Algorithm (পেজর্যাংক অ্যালগরিদম)
=========================
ধরো, তুমি এমন একটি গ্রামে আছো যেখানে সবাই একে অপরের সাথে তথ্য শেয়ার করে। কিন্তু গ্রামের মধ্যে এমন কিছু লোক আছে যাদের কথা সবাই শোনে এবং তাদের কথাই বেশি গুরুত্বপূর্ণ মনে করা হয়। এখন, তোমার কাজ হলো ঠিক করা কোন ব্যক্তি সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। ঠিক এভাবেই, PageRank Algorithm ওয়েব পেজগুলোর মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বা প্রভাবশালী পেজগুলো খুঁজে বের করে।
গল্পের মাধ্যমে ব্যাখ্যা:
ধরো, তোমার গ্রামে ১০ জন লোক আছে। প্রত্যেকে কারও না কারও সাথে কথাবার্তা বলে। কিন্তু একজনের কথা যদি ৫ জন মানুষ শোনে, আর অন্য একজনের কথা যদি মাত্র ১ জন মানুষ শোনে, তাহলে স্বাভাবিকভাবেই প্রথমজনের কথা অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ মনে হবে, কারণ তার কথা বেশি মানুষ শুনছে।
ঠিক এভাবেই, ইন্টারনেটেরও অনেকগুলো পেজ থাকে। কিছু পেজে অনেক লিংক থাকে, মানে সেই পেজগুলোতে অন্য পেজ থেকে অনেক রেফারেন্স বা লিংক করা হয়েছে। PageRank Algorithm এই লিংকগুলোর ভিত্তিতে প্রতিটি পেজের গুরুত্ব নির্ধারণ করে।
কিভাবে কাজ করে:
১. লিংক হলো ভোট: ধরো, প্রত্যেকটি লিংক হলো একটি ভোট। যদি একটি পেজে অনেক লিংক থাকে, তবে বুঝতে হবে অন্য পেজগুলো তার উপর অনেক “ভোট” দিয়েছে, মানে সেই পেজটি গুরুত্বপূর্ণ।
২. গুণগত ভোট: সব লিংক বা ভোট সমান নয়। যদি একটি অত্যন্ত জনপ্রিয় পেজ (যার নিজেই অনেক লিংক আছে) কোনো পেজকে লিংক দেয়, তবে সেই লিংকটি বেশি মূল্যবান। ঠিক যেমন, গ্রামে যদি একজন জনপ্রিয় ব্যক্তি কারও প্রশংসা করে, তার কথা বেশি গুরুত্ব পায়।
.
গুণগত ভোট (Quality of the page)কিভাবে কাজ করে:
============================
উদাহরণ:
ধরো, আলী ও রাকিব দুজনেরই গ্রামের মধ্যে বেশ সুনাম আছে।
আলী এমন একজন যার কথা ৫ জন মানুষ শোনে, তার মানে আলীর কথা গ্রামের মধ্যে অনেক গুরুত্বপূর্ণ।
রাকিব কিন্তু আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যক্তি, কিন্তু তার কথা সরাসরি মাত্র ২ জন শোনে।
তাহলে, যদি আলী রাকিবের প্রশংসা করে এবং তার কথা সমর্থন করে, তাহলে রাকিবের গুরুত্ব বাড়বে, কারণ আলীর সমর্থন অনেক মূল্যবান।
ওয়েবসাইটের দৃষ্টিকোণ:
PageRank অ্যালগরিদমও ঠিক এভাবেই কাজ করে। যখন একটি গুরুত্বপূর্ণ ওয়েবসাইট, যার নিজেই অনেক লিংক আছে, অন্য একটি পেজকে লিংক দেয়, তখন সেই লিংকটি অনেক মূল্যবান হয়ে যায়। এটাকে বলে গুণগত ভোট। কারণ, যদি গুরুত্বপূর্ণ পেজ অন্য একটি পেজের কথা বলে, তাহলে বোঝা যায় সেই পেজটিও গুরুত্বপূর্ণ।
অন্যদিকে, যদি একটি কম পরিচিত পেজ অনেক লিংক দেয়, সেটি ততটা মূল্যবান নয়। কারণ তার নিজের তেমন কোনো গুরুত্ব নেই।
কিভাবে PageRank অ্যালগরিদম গুণগত ভোট ব্যবহার করে:
PageRank অ্যালগরিদম প্রতিটি লিংকের গুণগত মান বিচার করে। একটি পেজে থাকা লিংকের সংখ্যা এবং সেই লিংকগুলো কোন কোন গুরুত্বপূর্ণ পেজ থেকে এসেছে, এই দুটি বিষয় বিচার করে পেজের র্যাংক নির্ধারণ করা হয়। যেসব পেজের লিংক গুণগতভাবে শক্তিশালী, সেগুলোই সার্চ রেজাল্টে উপরের দিকে থাকে।
সংক্ষেপে:
PageRank Algorithm শুধু লিংকের সংখ্যা নয়, বরং লিংকের গুণগত মান বা গুণগত ভোটকেও গুরুত্ব দেয়।
একটি গুরুত্বপূর্ণ পেজ যদি অন্য একটি পেজকে লিংক দেয়, সেই লিংকটি বেশি মূল্যবান হয় এবং সেই পেজের র্যাংকও বাড়ে।
এভাবেই Google এর PageRank অ্যালগরিদম ওয়েব পেজগুলোর মধ্যে লিংক বিশ্লেষণ করে এবং তাদের প্রাসঙ্গিকতা ও গুরুত্ব নির্ধারণ করে।
৩. গণনা করা: PageRank অ্যালগরিদম প্রতিটি পেজের গুরুত্ব গণনা করে এইভাবে: একটি পেজ যত বেশি লিংক পায় এবং যেসব পেজ থেকে লিংক পায় তারা যত বেশি গুরুত্বপূর্ণ, তত বেশি সেই পেজের PageRank হবে।
উদাহরণ:
ধরো, তোমার গ্রামে ৪ জন লোক আছে: আলী, রাকিব, সুমি, এবং মায়া।
আলী বলছে রাকিবের কথা অনেক ভালো, আর মায়াও রাকিবের কথা শুনছে।
কিন্তু সুমি এবং মায়া দুজনেই আলীর কথাও শুনছে।
এখন, যদি আলীর কথা দুইজন লোক শোনে, এবং আলী রাকিবের কথা সমর্থন করে, তবে রাকিবের গুরুত্বও বাড়বে। অর্থাৎ, আলী যত গুরুত্বপূর্ণ, তার সমর্থন রাকিবের জন্য তত বেশি মূল্যবান।
ঠিক এভাবেই, ওয়েব পেজগুলো একে অপরের সাথে লিংক দিয়ে সংযুক্ত থাকে, এবং PageRank অ্যালগরিদম সেই লিংকগুলো বিশ্লেষণ করে কোন পেজ সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তা ঠিক করে।
কিভাবে গুগল এই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে:
=============================
গুগলের PageRank Algorithm ওয়েব পেজগুলোর মধ্যে লিংক বিশ্লেষণ করে, এবং যেসব পেজে বেশি এবং গুণগত মানের লিংক থাকে সেগুলোকে বেশি প্রাধান্য দেয়। যে পেজগুলোতে গুরুত্বপূর্ণ ওয়েবসাইট থেকে বেশি লিংক থাকে, সেগুলো সার্চ রেজাল্টে উপরের দিকে আসে।
সংক্ষেপে:
PageRank Algorithm হল একটি অ্যালগরিদম যা ওয়েব পেজগুলোর গুরুত্ব বা প্রভাব নির্ধারণ করে লিংক বিশ্লেষণের মাধ্যমে।
গুগল এই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ওয়েব পেজগুলোর র্যাংক নির্ধারণ করে, যাতে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ও প্রভাবশালী পেজগুলো সার্চ রেজাল্টে প্রথমে আসে।
.
PageRank Algorithm: ওয়েব পেজ লিংক বিশ্লেষণের গাণিতিক মডেল
====================
ধরো, তুমি এমন একটি গ্রামের গল্প বলছো যেখানে প্রতিটি ঘর (ওয়েব পেজ) একে অপরকে চিঠি (লিংক) পাঠায়। গ্রামের প্রধান বিষয় হচ্ছে, যারা সবচেয়ে বেশি চিঠি পায়, তারা সবচেয়ে প্রভাবশালী (ম্যাথমেটিক্যালি গুরুত্বপূর্ণ) হয়। কিন্তু শুধু কতগুলো চিঠি পেল তা নয়, যেই ঘর থেকে চিঠি এসেছে তার গুরুত্বও বিবেচনা করা হয়।
এখানে PageRank অ্যালগরিদম এমন একটি গাণিতিক মডেল ব্যবহার করে যা লিংকের গুণগত মানের ভিত্তিতে প্রতিটি ঘরের (ওয়েব পেজের) গুরুত্ব নির্ধারণ করে। এই গাণিতিক মডেল মূলত মার্কভ চেইন (Markov Chain) নামক একটি ধারণার উপর ভিত্তি করে কাজ করে। এটা তোমাকে খুব সহজ করে বুঝাবো:
1. মার্কভ চেইন কিভাবে কাজ করে?
ধরো, তুমি গ্রামের একজন মানুষ এবং যেকোনো সময় তুমি একটি ঘর থেকে আরেকটি ঘরে যেতে পারো। তুমিও চিঠি পাঠাও এবং অন্য ঘর থেকেও চিঠি পাও। এই গ্রামে একটি নিয়ম হলো, তুমি এক ঘর থেকে আরেক ঘরে যেতে থাকবে যতক্ষণ না তুমি পুরো গ্রাম ঘুরে দেখো।
যখন তুমি একটি ঘরে যাও, তুমি সেখানে থেকে অন্য ঘরে যেতে পারো কিন্তু তা নির্ভর করবে, ওই ঘর কতটা গুরুত্বপূর্ণ এবং সেই ঘরটি অন্য ঘরের সাথে কতগুলো চিঠি (লিংক) বিনিময় করে।
এই প্রক্রিয়া বারবার চলতে থাকে এবং শেষে, কোন ঘরগুলো বেশি বার ঘোরা হয়েছে সেটাই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ঘর।
এটিই হলো মার্কভ চেইন, যেখানে তুমি একটি অবস্থা (ঘর বা পেজ) থেকে আরেকটিতে যাও এবং এর ভিত্তিতে গুরুত্বপূর্ণ পেজ খুঁজে পাও।
2. PageRank এর গাণিতিক মডেল:
PageRank অ্যালগরিদম মার্কভ চেইন মডেল ফলো করে এবং প্রতিটি পেজকে একটি স্কোর দেয়।
.
(গাণিতিক ফর্মুলা এখানে দেয়া হয় নাই)
সহজ উদাহরণ:
ধরো, তুমি গ্রামের একটি ঘর A-তে বসে আছো, এবং দুইটি ঘর B ও C তোমাকে চিঠি (লিংক) পাঠিয়েছে। B-র চিঠি পাঠানোর ক্ষমতা বেশি, কারণ B নিজে থেকে অনেক চিঠি পায়। C এর চিঠি পাঠানোর ক্ষমতা কম, কারণ সেও কম চিঠি পায়।
এখন, যদি তুমি C থেকে একটি চিঠি পাও, সেটি একটু কম গুরুত্বপূর্ণ হবে, কারণ C নিজে ততটা গুরুত্বপূর্ণ নয়।
অন্যদিকে, B থেকে চিঠি পেলে সেটি বেশি গুরুত্বপূর্ণ হবে, কারণ B অনেক প্রভাবশালী।
এভাবে, একটি পেজের গুরুত্ব নির্ধারণ হয় অন্য পেজগুলোর গুরুত্ব ও তাদের লিংকের সংখ্যা বিচার করে।
3. ডাম্পিং ফ্যাক্টর :
ডাম্পিং ফ্যাক্টর মূলত একটি বাস্তবতা যোগ করার জন্য ব্যবহার করা হয়। মনে করো, কেউ হয়তো পুরো গ্রাম ঘুরে না দেখে হঠাৎ করে যেকোনো ঘরে থেমে যেতে পারে। এই জন্য, ভ্যালু 0.85 ধরা হয়, অর্থাৎ 85% সম্ভাবনা আছে তুমি পরবর্তী ঘরে যাবে, আর 15% সম্ভাবনা আছে তুমি অন্য কোথাও চলে যাবে।
4. PageRank এর গাণিতিক মডেল বাস্তবে কিভাবে কাজ করে?
প্রত্যেকটি পেজের লিংক বিশ্লেষণ করে, অ্যালগরিদম প্রতিটি পেজের একটি প্রাথমিক PageRank দেয়। তারপর এটি বারবার পুনরাবৃত্তি করে (ইটারেশন) সেই PageRank আপডেট করে যতক্ষণ না একটি স্থিতিশীল অবস্থায় পৌঁছে। ফলে, প্রতিটি পেজের গাণিতিক স্কোর নির্ধারণ হয়ে যায় যা সেই পেজের গুরুত্ব প্রকাশ করে।
** পরবর্তী পোস্টের জন্য কমেন্ট করুন pagerank
.
