...군대갈날얼마안남았는데..시간아깝네요ㅠㅋㅋ;

이제 놀날이나 만들어야할듯해요...ㅠ;

5분도아까움

세상에....
나이 들면서 쉬운 것은 하나도 없는 것 같아요.
그저 글씨가 많으면 일단 부담스러워요. ㅎㅎㅎ

나이 21인 ㅈ..저도ㅋ;

감사합니다

댓글에 jay 라는 사람이쓴글 번역합니다.

Part of your description of PageRank is very incorrect
페이지 랭크의 디스크립션부분이 올바르지 않음
1. The reason why the algorithm converges is not because the web graph has limited size, but because of its probabilistic property. Just google with “PageRank convergence proof” to figure out.
알고리즘이 집중되는게 웹 그래프가 제한된 사이즈를 가져서가 아니라, 확률적인 특성때문에 그렇다.
구글에다가ㅣ “PageRank convergence proof”이렇게 치고 찾아보라
2. Your description of the damping factor is wrong.
덤핑 팩터 스크립트가 틀림
 The random surfer model is such that with some probability (d, the damping factor) the surfer clicks a link in the current page,
무작위로 인터넷 서핑하는 사람들이 쓰는 모델한테 덤핑 팩터가 나올 가능성이 있음
서핑하는 사람들이 현재 페이지 링크를 클릭하니까 
and with probability 1-d, the surfer starts from a random page (that is not related to the current page).
그리고 서퍼들이 무작위로 페이지를 막 누르기 시작하지
(즉, 현재 페이지랑은 막 상관없는 페이지들을)_
“Stop clicking” (in wikipedia page) does not mean that the surfer is satisfied with the current page,
'stop clicking'이라는 위키피디아 페이지는 서퍼들한테 현재 페이지에 대해 만족하라는거를 의미하는건 아니야
but it means the surfer enters a random page instead of clicking.While the rest of your description looks good,
이거는 서퍼들이 클릭킹 대신에 무작위로 페이지에 들어가는거를 뜻하는 거지
반면에 다른 디스크립션은 바르게 썼네
 I thought the above are important details that the readers of this blog should be aware of.
내가 생각하기에는 위에 언급했던 세부사항이 블로그 독자들이 지각해야 하는 부분같아
 The damping factor is required for the algorithm to converge.
덤핑 팩터는 집중될수 있는 알고리즘이 필요해

jay의 글에 Sungmoon 이라는사림이 리플을단내용입니다.

 Hi Jay,Thank you for the comments.
코멘트 달아준거 고마워
I had this verified by a search engineer at Google before posting it,
  구글에 포스팅 하기 전에 검색하는 엔지니어한테 확인받았어
so I was surprised to hear that part of the description is incorrect.
스크립트 부분이 올바르지 않다는거 듣고 약간은 좀 놀랐어
I read the thesis again. You are right.
내가 좀 읽어봤는데 너 말이 맞더라구
1. PageRank convergence: You’re right. PageRank converges because the user behavior resembles Marcov chain.
1. 페이지 랭크 집중성 : 너 말이 맞아, 페이지 랭크의 집중성은 유저들의 행동들이 marcov chain이랑 비슷해서야
 Frankly, I did not completely understand why PageRank converges due to its probabilistic property.
솔직히 말해서 왜 페이지 링크의 집중성이 확률적 특성이라고 말하는지 완전하게 이해하지 못했었어
Anyway, I believe it’s beyond the purpose of this article to explain why PageRank converges.
아무튼 간에, 페이지 집중성이랑 먼 얘기지만 내 생각은 그랬다구
 
2. Damping factor: According to the thesis, the d damping factor is defined as “the probability at each page the ‘random surfer’ will get bored and request another random page”.
덤핑 팩터 : 이 글에 따르면, 덤핑 팩터는 각각 페이지의 확률성
무작위적인 서퍼들, 으로 정의되지,. 이것들은 짜증나게 할꺼고 또 다른 랜덤 패이지를 원할꺼야
 I have over-interpreted the word “bored”, and put the antonym “satisfied” for the case where ‘d=0′.
내가 이 '짜증난' 이 단어를 과대 해석하는 거지만 'bored짜증난'이라는 반의어인 'satisfied만족한'으로 대체해야돼
뭔말이냐면 짜증나지만 짜증내지 말라고
But you are right. It does not necessarily mean that the surfer is satisfied.
 
I made some corrections to the article. Again, I really appreciate it!
너 말이 맞아, 서퍼들을 꼭 만족시킬 필요는 없어
이 글을 약간 수정해봤고, 정말 고마워

ㅋㅋ

ㅎㅎ머리 아퍼서 패스