Nach einigen Experimenten, Zahlenstudien und vielen Gesprächen mit Kunden und befreundeten KollegInnen wird der Algorithmus um die folgenden Funktionen erweitert:
a) Vergleich von maximal 10 Metaebenen
b) Sichtbarmachung/Visualisierung der Abweichungen (Häufungen)
c) Darstellung der Ausschlüsse (Welche Interessen existieren nicht in allen Metaebenen?)
Die vorhandenen Funktionen werden zeitnah auf die Twitter und Google+ übertragen.
Der PageRank-Algorithmus ist ein Verfahren, eine Menge verlinkter Dokumente, wie beispielsweise das World Wide Web, anhand ihrer Struktur zu bewerten bzw. zu gewichten. Dabei wird jedem Element ein Gewicht, der PageRank, aufgrund seiner Verlinkungsstruktur zugeordnet. Der Algorithmus wurde von Larry Page (daher der Name PageRank) und Sergey Brin an der Stanford University entwickelt und von dieser zum Patent angemeldet.Er diente der Suchmaschine Google des von Brin und Page gegründeten Unternehmens Google Inc. als Grundlage für die Bewertung von Seiten.
Der PageRank-Algorithmus ist eine spezielle Methode, die Linkpopularität einer Seite bzw. eines Dokumentes festzulegen. Das Grundprinzip lautet: Je mehr Links auf eine Seite verweisen, umso höher ist das Gewicht dieser Seite. Je höher das Gewicht der verweisenden Seiten ist, desto größer ist der Effekt. Der PageRank-Algorithmus bildet einen zufällig durch das Netz surfenden User nach. Die Wahrscheinlichkeit, mit der dieser auf eine Webseite stößt, korreliert mit dem PageRank. Quelle: Wikipedia
