На сайте используются cookies. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия
Ok
Подписывайтесь на Газету.Ru в MAX Все ключевые события — в нашем канале. Подписывайтесь!
Все новости
Новые материалы +

Google'овский алгоритм PageRank позволяет предсказать лауреатов Нобелевской премии

Алгоритм PageRank, с помощью которого Google оценивает привлекательность интернет-страниц, неплохо выдаёт будущих лауреатов Нобелевской премии по физике. Авторы десятки статей в журналах Американского физического общества с самым высоким значением этого показателя в итоге стали нобелиатами.

С одним очень заметным исключением. Никола Кабиббо, статья которого об унитарных симметриях в распаде лептонов стоит на вершине списка, Нобелевской премии не получил. Правда, её получили Тосихидэ Маскава и Макото Кобаяси, в значительной степени основывавшие свои вычисления на работе Кабиббо. Это вызвало протесты со стороны итальянских физиков сразу после присуждения награды.

Сергей Маслов и Сидней Реднер из Брукхэвенской национальной лаборатории и Бостонского университета применили алгоритм вычисления PageRank к более чем 350 тысячам статей, опубликованным в журналах Американского физического общества с 1893 по 2003 год. Формально, структура с взаимного цитирования статей напоминает структуру всемирной сети со ссылками на другие работы, заменяющими гиперссылки на другие страницы.

При вычислении PageRank учитывается не просто количество ссылок, но и «качество» каждой ссылки – по качеству страницы или статьи, в которой содержится ссылка. Это «качество», в конечном итоге, тоже определяется количеством ссылок на статью. Алгоритм вычисления PageRank, созданный Сергеем Брином и Ларри Пейджем, учёные применили к статьям.

При этом учитывались лишь ссылки внутри журналов Американского физического общества; это небольшое ограничение, поскольку большинство из них являются ведущими в своей области – APS издаёт Physical Reviews A-E, Phys.Rev. Letters и Reviews of Modern Physics. Кроме того, Маслов и Реднер модифицировали параметр d алгоритма, зависящий от глубины поиска в алгоритме Брина и Пейджа. Для физики эта глубина не превышает двух ссылок, решили Маслов и Реднер, хотя для веб-сёрферов составляет около шести.

Результаты анализа, опубликованные в Journal of Neuroscience и доступные в Архиве электронных препринтов Корнельского университета, показали почти линейную зависимость (с большим разбросом) между значениями PageRank. Для более популярных статей PageRank (в среднем) растёт медленнее числа цитирований.

Тем не менее, среди первых десяти работ по PageRank оказались ключевые для физики статьи – от точного решения двумерной модели Изинга Онсагером до BSC-теории сверхпроводимости. Большинство авторов первой десятки в итоге становились нобелиатами – даже если место их статей в рейтинге по общему числу цитирований или по популярному параметру CiteRank было очень скромным.

Новости и материалы
Губернатор Беглов сменил руководство двух районов Санкт-Петербурга
Эрдоган увидел в Алиеве надежду
Мужчина лечился по советам ChatGpt и в итоге оказался в больнице
СМИ: Украина делает ставку на собственные силы из-за неопределенности западной помощи
Мерц анонсировал встречу «коалиции желающих» по гарантиям безопасности Украине
Экс-глава «Зенита» Медведев объяснил решение покинуть эту должность
На Байкале медведь напал на туриста на базе отдыха
Румыния подняла в воздух четыре истребителя возле украинской границы
В Москве пассажирка метро засняла ублажавшего себя прямо перед ней мужчину
В ЦБ заявили о допрасходах бюджета в случае избыточного снижения ключевой ставки
Россиянин преследовал женщину до квартиры, изнасиловал ее и получил срок
Седокова получила цветы от ухажера: «Мои любимые»
Китай создал стиральную машину для космоса
Продажи новых автомобилей в России упали на четверть в 2025 году
Сотрудники службы безопасности парламента Британии объявили забастовку
Российского школьника посадили на 30 суток за жестокое избиение девочки из-за вейпа
В КНДР рассказали, как Ким Чен Ын починил лифт
Дрон ударил по многоквартирному дому в Горловке
Все новости