Explorador visual del algoritmo PageRank

Construye una pequeña web dirigida, mueve sus páginas, añade o elimina enlaces y observa cómo el vector de PageRank se estabiliza iteración a iteración.

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Borde azul: página seleccionada Color más intenso: mayor PageRank Flechas: enlaces dirigidos entre páginas

Sin selección.

Parámetros del modelo

p(k+1) = G p(k),   G = αS + (1−α)·(1/n)·11T

S: matriz de transición corregida (nodos sin salida reparten uniformemente). α: prob. de seguir enlace; 1−α: teletransportación.

Cómo funciona PageRank

El cálculo se entiende mejor si lo divides en cuatro ideas:

  1. El grafo se convierte en una matriz de transición S.
  2. Los nodos sin salida se corrigen para que siempre repartan su peso.
  3. Se añade teletransportación y se obtiene la matriz de Google G.
  4. Se itera p(k+1) = Gp(k) hasta estabilizar el ranking.

Carga un ejemplo o construye tu red y pulsa el botón para empezar a recorrer las iteraciones.

Matriz de transición corregida S

Columna j → página origen; fila i → página destino. Cada columna suma 1.

Matriz de Google G

La matriz G mezcla seguir enlaces reales con saltos aleatorios a cualquier página. Esa pequeña corrección evita bloqueos en subredes cerradas y hace que el proceso converja de forma estable.