Cómo se ordenan las páginas por sus enlaces

El ranking por enlaces ordena las páginas según quién las enlaza: una página es importante si otras páginas importantes apuntan a ella. Funciona como un voto, y el voto de una página muy votada vale más.

Sirve cuando el texto no basta. Dos páginas pueden hablar de lo mismo con las mismas palabras, y los enlaces ayudan a decidir cuál merece el primer puesto.

Un enlace de salida de una página es un enlace de entrada de otra. Contar los enlaces de entrada da una primera idea de la importancia de una página.

Pero no todos los votos valen igual. Un enlace desde una página que todo el mundo enlaza pesa más que uno desde una página que nadie visita.

Todas empiezan con el mismo rango: un cuarto cada una. En cada paso, una página reparte su rango a partes iguales entre sus enlaces de salida. Con dos enlaces, cada uno recibe la mitad.

Una página suma lo que recibe y lo multiplica por el factor de amortiguación, aquí 0,8. El 0,2 restante se reparte a partes iguales, como un lector que salta a una página al azar.

docker exec jupyter python3 -c "print(round(0.2/4 + 0.8*(0.25/1 + 0.25/2 + 0.25/1), 4))"

# Un paso: cada página reparte su rango entre sus enlaces de salida.
links = {
    "inicio": ["becas", "horarios"],
    "becas": ["inicio"],
    "horarios": ["inicio", "becas"],
    "contacto": ["inicio"],
}
rango = {}
for pagina in links:
    rango[pagina] = 0.25
nuevo = {}
for pagina in links:
    recibido = 0.0
    for origen in links:
        if pagina in links[origen]:
            recibido = recibido + rango[origen] / len(links[origen])
    nuevo[pagina] = 0.2 / 4 + 0.8 * recibido
for pagina in nuevo:
    print(pagina, round(nuevo[pagina], 3))
# Añade "contacto" a los enlaces de "inicio" y ejecuta.

Un paso no basta: el rango que una página reparte ya ha cambiado. Se repite el paso con los rangos nuevos, una y otra vez. Cada repetición es una iteración.

Tras unas pocas, los rangos casi no cambian y el orden queda fijo. Entonces se dice que el cálculo se ha asentado. Los rangos de todas las páginas siguen sumando 1.

# Repetir el paso hasta que los rangos se asientan.
links = {
    "inicio": ["becas", "horarios"],
    "becas": ["inicio"],
    "horarios": ["inicio", "becas"],
    "contacto": ["inicio"],
}

def one_step(rank):
    new = {}
    for page in links:
        received = 0.0
        for source in links:
            if page in links[source]:
                received = received + rank[source] / len(links[source])
        new[page] = 0.2 / 4 + 0.8 * received
    return new

rank = {}
for page in links:
    rank[page] = 0.25
for step in range(30):
    rank = one_step(rank)
for page in rank:
    print(page, round(rank[page], 3))
# Cambia 30 por 2 y compara con la tabla.

Dibuja seis páginas con sus enlaces, de modo que cada una tenga al menos un enlace de salida. Calcula su rango con el código de arriba.

Predice antes quién gana. Después cambia un enlace y mira qué página gana o pierde puestos.