Dieser Prototyp demonstriert die mathematische Logik hinter modernen Suchmaschinen basierend auf Übergangswahrscheinlichkeiten.
Simuliert eine Markov-Kette über ein Mini-Web (4 Seiten). Ein simulierter User klickt zufällig auf Links. Mit 15% Wahrscheinlichkeit bricht er ab (Damping Factor) und springt per Zufall irgendwo anders hin.
| Webseite | Verlinkt auf | Besuche (Markov) | Berechneter Rank |
|---|---|---|---|
| Seite A (Home) | B, C | 0 | - |
| Seite B (News) | A | 0 | - |
| Seite C (Shop) | A, B, D | 0 | - |
| Seite D (Spam) | Keine (Sackgasse) | 0 | - |
Nutzt eine Markov-Kette höherer Ordnung. Das Modell analysiert deine Eingabe und schlägt basierend auf gelernten Wahrscheinlichkeiten das nächste logische Wort vor.
Suchmaschinen-Crawler bewerten die Zustandswechsel einer Seite ("stündlich geändert" vs "statisch"). Ein Markov-Prozess steuert, wer heute Rechenleistung für das Index-Update bekommt.