Grpah and PageRank

自从PageRank算法产生以来，它已经被用到越来越多的地方。一般来说，有Graph的地方就有PageRank。

PageRank是一个基于图的排名算法，这一算法很像选举政治，一切实体的地位由投票决定。

有了图的rank算法，现在的主要问题就是如何把我们需要rank的东西转化为Graph，现在这个是很多人研究的领域。

1. WebPage通过url形成page之间的关系，从而构成图，最早的pagerank就是基于WebPage的排名提出的
2. 实体Entity之间通过在一张网页或者一篇文章中co-occurence产生联系，这方面比较著名的研究是 polyphonet an advanced social network extraction system from the web 一文。
3. 文本的图表示，我前面也说过，可以建立句子的图，或者词的图
4. 还有语义网络...

总之，Graph-based表示比以前的向量表示前进了一步，他更多的保留了物体的信息。和向量模型一样，Graph模型也需要解决以下问题。

1. 模型的建立，特征提取。
2. 模型的匹配，也就是模型的相似度计算，这涉及到分类器的设计。