Algoritm de clasare. Algoritm de clasare Yandex Algoritmi de clasare

Autoarea povestește aproximativ 30 de povești distractive (și instructive) din domeniul matematicii. Una dintre povești vorbește despre modul în care funcționează PageRank, un algoritm de clasificare a link-urilor lansat de Google. Subiectul este relevant și destul de ușor de înțeles. Deci la Steven Strogatz...

În vremurile înainte ca Google să nu existe, căutarea pe web era un efort fără speranță. Site-urile oferite de motoarele de căutare mai vechi adesea nu se potriveau cu interogarea, iar cele care conțineau informațiile corecte fie erau îngropate adânc în lista de rezultate, fie nu erau deloc. Algoritmii bazați pe analiza legăturilor au rezolvat problema pătrunzând într-un paradox similar cu koan-urile Zen: căutările pe web trebuiau să arate cele mai bune pagini. Ce face o pagină mai bună? Când alte pagini la fel de bune leagă la el.

Descărcați nota în sau

Acesta sună ca un cerc vicios. Asta este adevărat. De aceea totul este atât de complicat. Prin folosirea acestei idei și transformând-o într-un avantaj, algoritmul de analiză a linkurilor oferă o soluție de căutare web în stil jiu-jitsu. Această abordare este construită pe idei preluate din algebra liniară, studiul vectorilor și matricelor. Indiferent dacă doriți să descoperiți modele într-o cantitate imensă de date sau să efectuați calcule gigantice cu milioane de variabile, algebra liniară vă oferă toate instrumentele de care aveți nevoie. Cu ajutorul acestuia, baza a fost construită pentru algoritmul PageRank, care stă la baza Google. De asemenea, îi ajută pe oamenii de știință să clasifice fețele umane, să analizeze votul Curții Supreme și să câștige Premiul Netflix (acordat echipei care îmbunătățește cu peste 10% sistemul Netflix care recomandă cele mai bune filme de vizionat).

Pentru a explora algebra liniară în acțiune, să aruncăm o privire la modul în care funcționează algoritmul PageRank. Și pentru a-și scoate în evidență esența fără prea multă agitație, imaginați-vă o rețea de jucării, constând din doar trei pagini, interconectate astfel:

Orez. 1. Rețea mică de trei site-uri

Săgețile indică faptul că pagina X conține un link către pagina Y, dar Y nu este reciproc. Dimpotrivă, Y se referă la Z. Între timp, X și Z se referă unul la celălalt.

Care pagini sunt cele mai importante din acest mic web? S-ar putea să credeți că este imposibil de determinat din cauza lipsei de informații despre conținutul acestora. Dar acest mod de a gândi este depășit. Preocupările legate de conținut au dus la un mod incomod de a clasifica paginile. Calculatoarele înțeleg puțin conținutul, iar oamenii nu pot face față miilor de pagini noi care apar pe internet în fiecare zi.

Abordarea, inventată de Larry Page și Sergey Brin, studenți absolvenți ai universității și fondatori ai Google, a fost de a permite paginilor să se clasifice într-o anumită ordine, votând link-uri. În exemplul de mai sus, paginile X și Y se leagă la Z, ceea ce face din Z singura pagină cu două linkuri de intrare. În consecință, va fi cea mai populară pagină din acest mediu. Cu toate acestea, dacă linkurile provin de la pagini de o calitate îndoielnică, ele vor funcționa împotriva lor. Popularitatea în sine nu înseamnă nimic. Principalul lucru este să ai link-uri de la pagini bune.

Și aici ne găsim din nou într-un cerc vicios. O pagină este bună dacă are pagini bune care leagă la ea, dar cine decide care sunt bune în primul rând? Acest lucru este decis de rețea. Așa merge.

Algoritmul Google atribuie fiecărei pagini un număr fracționar între 0 și 1. Această valoare numerică se numește PageRank și măsoară „importanța” unei pagini în raport cu celelalte, calculând timpul relativ pe care un utilizator ipotetic ar petrece vizitând-o. Deși un utilizator poate alege dintre mai multe link-uri de ieșire, el selectează una la întâmplare cu probabilitate egală. Cu această abordare, paginile sunt considerate mai autorizate dacă sunt vizitate mai des.

Și deoarece indicii PageRank sunt definiți ca proporții, suma lor în întreaga rețea trebuie să fie 1. Această lege de conservare sugerează un alt mod, poate mai tangibil, de a vizualiza PageRank. Gândiți-vă la ea ca la o substanță lichidă care curge prin rețea, a cărei cantitate scade pe paginile proaste și crește pe cele bune. Folosind un algoritm, încercăm să determinăm modul în care acest lichid este distribuit pe Internet în timp.

Răspunsul va fi obținut în urma următorului proces repetat de mai multe ori. Algoritmul începe cu o ghicire, apoi actualizează toate valorile PageRank, distribuind fluidul în mod egal pe link-urile de ieșire și apoi iterează prin mai multe runde până când ajunge la o anumită stare în care paginile își primesc cota echitabilă.

Inițial, algoritmul stabilește cote egale, ceea ce permite fiecărei pagini să primească aceeași cantitate de PageRank. În exemplul nostru există trei pagini, iar fiecare dintre ele începe să se miște conform algoritmului cu un scor de 1/3.

Orez. 2. Valorile PageRank inițiale

Scorul este apoi actualizat pentru a arăta valoarea reală a fiecărei pagini. Regula este că fiecare pagină își ia PageRank din ultimul cerc și îl distribuie uniform în toate paginile către care trimite. Prin urmare, valoarea actualizată a paginii X după prima rundă este încă 1/3, deoarece acesta este cât de mult PageRank primește de la Z, singura pagină care face linkuri către aceasta. Acest lucru reduce scorul paginii Y la 1/6, deoarece primește doar jumătate din PageRank de X după runda anterioară. Cealaltă jumătate merge la Pagina Z, devenind-o câștigătoare în acest moment, deoarece adaugă încă 1/6 din Pagina X la sine, precum și 1/3 din Y, pentru un total de 1/2. Astfel, după primul cerc avem următoarele valori PageRank:

Orez. 3. Valorile PageRank după o actualizare

În cercurile următoare, regula de actualizare rămâne aceeași. Dacă notăm cu x, y, z numărul curent al paginilor X, Y și Z, atunci ca rezultat al actualizării obținem următorul număr:

z' \u003d ½ x + y,

unde trăsurile indică faptul că a avut loc o actualizare. Este convenabil să efectuați astfel de calcule repetate într-o foaie de calcul (sau manual dacă rețeaua este mică, ca în cazul nostru).

După zece repetări, vom constata că numerele practic nu se schimbă de la actualizare la actualizare. În acest moment, cota lui X va fi de 40,6% din PageRank total, cota lui Y va fi de 19,8% și Z va fi de 39,6%. Aceste valori sunt în mod suspect de apropiate de numerele 40, 20 și 40%, ceea ce sugerează că algoritmul ar trebui să convergă către ele. Asta este adevărat. Algoritmul Google definește aceste valori limită pentru rețea ca PageRank.

Orez. 4. Limite PageRank

Concluzia pentru această rețea mică este că paginile X și Z sunt la fel de importante, chiar dacă Z are de două ori mai multe link-uri de intrare. Acest lucru este de înțeles: Pagina X este egală cu Z ca importanță, deoarece primește aprobarea deplină de la ea, dar îi oferă în schimb doar jumătate din aprobarea ei. Cealaltă jumătate merge la Y. Acest lucru explică și de ce Y primește doar jumătate din acțiunile lui X și Z.

Interesant este că aceste valori pot fi obținute fără a recurge la mai multe iterații. Trebuie doar să te gândești la condițiile care definesc o stare staționară. Dacă nimic nu se schimbă după următoarea actualizare, atunci x’ = x, y’ = y și z’ = z. Prin urmare, înlocuind variabilele amorsate din ecuațiile de actualizare cu echivalentele lor fără numere prime, obținem un sistem de ecuații

la rezolvarea x = 2y = z. Deoarece suma valorilor lui x, y și z trebuie să fie egală cu 1, rezultă că x = 2/5, y = 1/5 și z = 2/5, ceea ce corespunde valorilor găsite anterior.

Dificultățile încep acolo unde există un număr mare de variabile în ecuații, așa cum se întâmplă într-o rețea reală. Prin urmare, una dintre problemele centrale ale algebrei liniare este dezvoltarea unor algoritmi mai rapidi pentru rezolvarea sistemelor mari de ecuații. Chiar și îmbunătățiri minore ale acestor algoritmi sunt resimțite în aproape toate domeniile vieții - de la programele de zbor până la compresia imaginilor.

Cu toate acestea, cea mai semnificativă victorie a algebrei liniare, în ceea ce privește rolul său în viața de zi cu zi, a fost cu siguranță soluția la paradoxul budist zen pentru clasarea paginilor. „O pagină este la fel de bună ca și paginile bune care leagă la ea.” Tradus în simboluri matematice, acest criteriu devine algoritmul PageRank.

Motorul de căutare Google a devenit ceea ce este astăzi prin rezolvarea ecuației pe care tocmai am rezolvat-o tu și cu mine, dar cu miliarde de variabile - și, în consecință, cu miliarde de profituri.

Potrivit Google, termenul PageRang provine de la numele unuia dintre fondatorii Google, Larry Page, și nu de la cuvântul în limba engleză page (page).

Pentru simplitate, voi prezenta doar versiunea de bază a algoritmului PageRank. Pentru a gestiona rețele cu alte proprietăți structurale, acestea trebuie modificate. Să presupunem că există pagini în rețea care leagă la altele, dar acestea, la rândul lor, nu leagă la ele. În timpul procesului de actualizare, aceste pagini își vor pierde PageRank. Îl dau altora și nu se mai reaprovizionează. Astfel, ele vor ajunge cu valori PageRank egale cu zero și, din acest punct de vedere, devin indistinguibile.

Pe de altă parte, există rețele în care unele pagini sau grupuri de pagini sunt deschise pentru a acumula PageRank, dar nu fac linkuri către alte pagini. Astfel de pagini acționează ca acumulatori PageRank.

Pentru a evita astfel de rezultate, Brin și Page și-au modificat algoritmul după cum urmează. După fiecare pas din procesul de actualizare a datelor, toate valorile curente ale PageRank sunt reduse cu un factor constant, astfel încât suma lor să fie mai mică de 1. Apoi, PageRank-ul rămas este distribuit uniform între toate nodurile din rețea, ca și cum ar fi „căzut din cerul." Astfel, algoritmul se încheie cu o acțiune de egalizare care distribuie valorile PageRank între cele mai sărace noduri.

Matematica PageRank și cercetarea interactivă sunt discutate mai amănunțit în E. Aghapour, T. P. Chartier, A. N. Langville și K. E. Pedings, Google PageRank: The mathematics of Google (

Pe lângă cele grafice și teoretice, se folosesc adesea reprezentare algebrică grafic sub formă de matrice.

Luați în considerare digraful G conținând n culmi si m coaste Matricea adiacentei digraf G numită matrice A mărimea n n

Uneori se numește matricea de adiacență matricea relaţiilor, sau matricea conexiunilor directe.

Matricea de incidenta(sau matricea incidentelor) digraf G numită matrice B mărimea n m, in care

Pentru a introduce matricea de adiacență, trebuie să numerotați vârfurile, iar pentru matricea de incidență, muchiile graficului.

Reprezentarea algebrică ne permite să algoritmizăm într-o formă convenabilă pentru programarea pe calculator procedura de determinare a parametrilor cantitativi structurali ai sistemului.

Să luăm acum în considerare câteva metode de rezolvare a problemelor practice folosind formalismul matematic pe care l-am introdus.

Clasificarea elementelor sistemului

Analiza conexiunilor într-un graf constă, în primul rând, în găsirea și evaluarea căilor dintre vârfurile acestuia. Pe lângă găsirea directă a unei căi într-un anumit sistem de comunicare, această problemă include, de exemplu, problema alegerii unei strategii optime etc. Într-adevăr, este suficient să asociem vârfurile graficului cu unele obiective, iar lungimile de căile cu costul atingerii acestor obiective pentru a obţine problema alegerii unei strategii de realizare a scopului cu la cel mai mic cost.

Găsirea căilor folosind un desen cu o structură de grafică complexă (în practică, trebuie să analizați grafice cu mai mult de 100 de vârfuri) este dificilă și este asociată cu posibilitatea de erori. Să luăm în considerare una dintre metodele algebrice care este convenabilă pentru utilizare pe un computer. Această metodă permite, pe baza matricei conexiunilor directe , construi matricea drumului complet
, Unde - numărul de căi de la vârf iîn partea de sus j(= 0), sau ne limităm la găsirea unuia dintre elementele sale.

Numerele sau expresiile lor literale sunt determinate folosind un tip special de calificativ - cvasi-minori(nesemnatdeterminanți). Formula ține

.

Expresie
numit element cvasi-minormatrici . Semn
este un simbol cvasi-minor și
indică o matrice cu bară l a linia și k a-a coloană, care se încadrează în simbolul cvasi-minor ca o matrice care se încadrează în simbolul unui minor obișnuit.

Calculul unui cvasi-minor se reduce la descompunerea lui în cvasi-minori de ordin inferior conform formulei

Procedura de calcul este în multe privințe similară cu procedura de calcul a determinanților convenționali, dar stăpânirea acestei metode necesită o anumită abilitate.

Exemplu.

Fie ca matricea conexiunilor directe să aibă forma

Este necesar să găsiți toate căile care duc de la vârful 1 la 5 și să numărați numărul lor.

Pentru exemplul luat în considerare obținem

Inițial în matrice Coloana 1, corespunzătoare numărului vârfului de la care începe calea, și linia 5, corespunzătoare numărului vârfului la care se termină calea, sunt tăiate. Acest lucru corespunde cu eliminarea din grafic a tuturor muchiilor care duc la vârful 1 și părăsind vârful 5. Este mai convenabil să lăsați neschimbată poziția și numerotarea rândurilor și coloanelor rămase. În continuare, este necesar să se extindă cvasi-minorul rezultat în elemente diferite de zero ale primului rând

Extinderea pentru primul termen se realizează pe a doua linie, a doua - pe a treia, a treia - pe a patra, adică. numărul rândului pe care se realizează extinderea este egal cu numărul coloanei în care s-a situat ultimul termen al extinderii.

Dacă punem acum pentru elemente diferite de zero = 1 și efectuați operații conform regulilor aritmeticii obișnuite, obținem -
.

Dacă executăm acțiuni în expresia rezultată conform regulilor algebrei booleene, obținem valoarea matrice completă de conexiuni, care caracterizează conectivitate grafică. Valorile elementelor matricei complete de conectare sunt definite după cum urmează:

= 1, dacă vârful i este conectat la vârful j prin cel puțin o cale,

=0 altfel.

De obicei se crede că
.

Conectivitatea este cea mai importantă caracteristică a diagramei structurale a unui sistem. Cu cât matricea completă de conexiuni este mai bună, cu atât structura este mai bună. Prezența unui număr mare de zerouri indică defecte grave în structura sistemului.

O altă caracteristică importantă a structurii este distribuția importanței elementelor sistemului. Caracteristica cantitativă a semnificației - rangul elementului- a fost formulat mai întâi în mod explicit în analiza structurii relaţiilor de dominaţie (superioritate, predominanţă) în grupuri de indivizi (oameni, animale).

Folosind matricea de cale completă
, valorile rangului elementelor sunt determinate de formulă

.

Trebuie reținut că semnificația unui element nu este determinată de valoarea în sine , ci prin compararea rangurilor tuturor elementelor, i.e. rang este un indicator relativ al importanței.

Cu cât rangul unui element dat este mai mare, cu atât este mai mare numărul de căi pe care acesta este conectat la alte elemente și cu atât este mai mare numărul de elemente ale căror condiții normale de funcționare vor fi încălcate dacă eșuează. Prin urmare, atunci când se formează un program pentru a asigura fiabilitatea sistemului în cauză, este necesar să se acorde o atenție deosebită elementelor cu un rang ridicat.

Pentru sistemele cu o structură de tip rețea, prezența elementelor cu ranguri semnificativ mai mari decât cele ale altora indică de obicei o supraîncărcare funcțională a acestor elemente. Este recomandabil să redistribuiți conexiunile și să oferiți soluții alternative pentru a egaliza importanța elementelor unui sistem dat.

Există și alte metode de determinare a rangurilor. Alegerea unei tehnici adecvate este determinată de specificul sarcinii.

Trebuie remarcat faptul că există structuri a căror ierarhizare a elementelor poate pierde sensul practic. Acestea sunt, în primul rând, structuri ierarhice. Semnificația unui element din ele este determinată de nivelul ierarhiei.

Am lansat o nouă carte, Social Media Content Marketing: How to Get Inside Your Followers' Heads and Make them to Love with Your Brand.

Algoritmi de clasare - metode de evaluare a calității site-urilor

TOP 10 ar trebui să includă numai acele site-uri care răspund la cererea utilizatorului cât mai complet posibil. Rezultatele de înaltă calitate sunt asigurate de formule matematice speciale care determină „utilitatea” unui anumit site. Motoarele de căutare nu dezvăluie informații despre algoritmii lor, ci oferă webmasterilor doar recomandări generale pentru îmbunătățirea și optimizarea site-urilor. Cu toate acestea, optimizatorii au învățat să identifice anumite modele pe baza cărora se dezvoltă o strategie.

circulaţie.

Mai multe videoclipuri pe canalul nostru - învață marketingul pe internet cu SEMANTICA

Ce criterii ia în considerare algoritmul de clasare

Motoarele de căutare evaluează site-urile web în multe feluri. Cele mai importante criterii includ:

• unicitatea și optimizarea textelor (prezența frazelor cheie, greață, apă);
• vârsta domeniului;
• cantitatea și calitatea legăturilor de intrare;
• tipul de CMS utilizat;
• viteza de încărcare a paginii site-ului;
• prezența erorilor în cod.

Înțelegând cum funcționează algoritmul motorului de căutare, un webmaster poate influența clasarea site-ului său. Pentru a face acest lucru, este necesar să „ajustați” paginile proiectului web la cerințele PS. În special, va trebui să încorporați expresii cheie în metaetichetele de titlu și descriere, precum și direct în textul paginii. Dacă promovați pe baza unei cereri geodependente, atunci, pe lângă chei, ar trebui să adăugați numele orașului sau regiunii dorite.

Acest lucru este interesant! Motorul de căutare este actualizat periodic, ceea ce duce la o schimbare radicală a algoritmilor existenți. Astfel de măsuri vizează combaterea spam-ului de căutare. Adesea, o schimbare a algoritmului Yandex duce la o deteriorare a pozițiilor site-urilor promovate prin metode „negru” și „gri”.

Sancțiuni de căutare

Dacă un webmaster încearcă în mod clar să manipuleze algoritmii Yandex, atunci motorul de căutare îi poate aplica diverse sancțiuni. Pot apărea următoarele probleme:

• Clasare mai scăzută în rezultatele căutării
• Indexarea slabă a paginilor noi (sau pierderea documentelor vechi din index)
• BAN total sau parțial

Algoritmii Yandex impun sancțiuni pentru optimizarea excesivă a textelor, de exemplu, pentru postarea listelor de fraze cheie pe pagini. Filtrul poate fi aplicat pentru textul „invizibil” care se amestecă în fundal. De asemenea, sunt supuse sancțiunilor site-urile ușilor și platformele de internet care copiază conținutul altor persoane.

Noul algoritm Yandex - Minusinsk

Acest algoritm implică pesimizarea unui proiect web pentru utilizarea link-urilor SEO. Vorbim despre site-uri care achiziționează mii de link-uri folosind schimburi automate precum Sape. Din punctul de vedere al lui Yandex, un link este considerat „SEO” dacă conduce de la un site donator de calitate scăzută și are o ancoră comercială.

Motivul utilizării filtrului „ ” poate fi o creștere bruscă a masei legăturii. Prin urmare, pentru a vă proteja proiectul web de posibilitatea unei astfel de sancțiuni, ar trebui să achiziționați link-uri treptat și să diluați link-urile ancoră cu hiperlinkuri non-ancoră.

Aceasta este cea mai simplă metodă de evaluare a muncii, deoarece presupune distribuirea tuturor tipurilor de muncă în funcție de valoarea lor pentru organizație. Conținutul unui anumit tip de lucrare este comparat cu conținutul lucrării luate ca punct de plecare și, ca urmare, ocupă locul potrivit. Adesea, astfel de comparații se fac pe baza unei singure fișe de post, fără a efectua o analiză completă a postului. Apoi, în funcție de faptul dacă lucrarea aparține unui anumit rang sau gradație, plata este atribuită. Această metodă este foarte simplă și poate fi utilă în firmele mici cu o varietate mică de tipuri de muncă sau cu o „familie” destul de omogenă a acestora, dar poate fi complet nepotrivită în organizații mai mari, cu o mare varietate de locuri de muncă cu conținut diferit ( unele dintre ele foarte complexe). În acest caz, gruparea tipurilor de lucrări ar trebui să se facă pe baza unei scheme aprobate, mai ales dacă prezența unui număr mare de gradări individuale și rate de plată nu este acceptabilă.

Metoda de clasare este relativ simplă și ieftin de utilizat și poate fi implementată destul de rapid. Pe de altă parte, ierarhizarea lucrărilor se poate face pe baza unor informații incomplete și fără a ține cont de anumite standarde. Adesea, persoanele implicate în clasarea locurilor de muncă nu au cunoștințe de specialitate despre locurile de muncă pe care le clasifică. Aceasta înseamnă că clasarea poate fi destul de superficială și poate duce mai degrabă la clasarea performanților, mai degrabă decât la tipurile de muncă în sine. În plus, destul de des determinarea pozițiilor de ierarhizare a diferitelor tipuri de muncă este influențată de ratele de salarizare predominante pentru acestea.

2. Metoda de clasificare

Această metodă este utilizată pe scară largă pentru a plăti angajații instituționali și, de asemenea, pentru a clasifica competențele angajaților din industria prelucrătoare. Diferă de metoda de clasare prin faptul că structura gradațiilor și plata corespunzătoare sunt stabilite înainte de a se efectua un studiu amănunțit al diferitelor tipuri de lucrări. Se determină numărul de gradări, se stabilesc funcțiile acestora și, în consecință, plățile pentru fiecare dintre ele sunt clare.

În această abordare, descrierile diferitelor clase sunt concepute pentru a reflecta diferențe marcante în nivelurile de calificare, responsabilități și cerințele postului. Tipurile de muncă pentru care angajații sunt obligați doar să urmeze instrucțiuni simple sub supraveghere constantă corespund celei mai mici gradări a scalei. Fiecare pas ulterior reflectă un nivel mai înalt de abilități, responsabilități etc. și mai puțin control. Lucrarea nu este împărțită în părțile sale componente, dar, ca și în cazul metodei de clasare, este considerată ca un întreg. În fig. 3 oferă un exemplu de gradații și o scurtă descriere a muncii de birou.

Orez. 3. Gradările muncii de birou: descrierea generală a muncii.

scara „D”. Munca normală de birou de rutină. Scara „C”. Muncă care necesită pregătire specială, cunoștințe și experiență în anumite domenii de activitate. Anumite tipuri de locuri de muncă necesită un aspect peste medie. Grad ridicat de fiabilitate și precizie atunci când lucrați cu piese. Nu este de așteptat controlul asupra lucrărilor efectuate, cu excepția managementului general. Scara „B”. Un loc de muncă care necesită cunoștințe și experiență specială serioasă într-un anumit domeniu de activitate. Unele locuri de muncă necesită calități personale foarte înalte. Grad ridicat de fiabilitate și precizie atunci când lucrați cu piese. Lucrarea finalizată nu necesită verificare suplimentară. Își asumă inițiativa și responsabilitatea individuală în interpretarea instrucțiunilor pentru îndeplinirea unei anumite sarcini și luarea deciziei corecte. Poate conduce o echipă de personal de dimensiuni mici până la mijlocii. Scara „A”. Un job care necesită cunoștințe și experiență deosebită foarte serioasă în anumite domenii. Capacitatea de a organiza și conduce unele operațiuni din proprie inițiativă. Responsabilitatea pentru munca și comportamentul unui grup mare de angajați și capacitatea de a evalua eficiența muncii și a abilităților acestora. Un grad ridicat de responsabilitate presupune capacitatea de a juca rolul de lider și de a stabili contacte atât în ​​interiorul cât și în exteriorul organizației.

Metoda de clasificare este, de asemenea, relativ simplă, ieftină și ușor de aplicat. Deși rezultatele obținute pot fi destul de satisfăcătoare, valoarea remunerației care trebuie plătită pentru efectuarea unei anumite lucrări poate fi foarte dependentă de tarifele existente. Mai mult, descrierea scrisă a fiecărei etape este foarte dificilă și va deveni și mai complicată în organizațiile mari. În aceste cazuri, este foarte adesea necesar să existe mai multe etape diferite, dar apoi acest lucru va priva metoda de principalul său avantaj - simplitatea. În plus, este adesea foarte dificil să plasezi un anumit loc de muncă la orice nivel, deoarece caracteristicile acestuia se pot suprapune cu cele ale altui tip de muncă, iar nivelul de analiză efectuat nu este întotdeauna suficient de detaliat pentru a clasifica corect acest tip de muncă.

O versiune ceva mai sofisticată a acestei abordări implică participarea unui grup de arbitri care reprezintă toate părțile interesate. Arbitrii studiază 30 de tipuri de lucrări propuse și le compară între ei. Un computer este utilizat pentru a realiza clasamentul general al comparațiilor în perechi, ceea ce oferă o anumită notă științifică procesului și face rezultatele sale mai acceptabile. Cu toate acestea, această impresie este foarte înșelătoare.

Metoda de comparare a factorilor

Această metodă presupune ierarhizarea diferitelor tipuri de muncă în funcție de anumiți factori, în urma cărora li se atribuie plata. Prima sarcină în aplicarea acestei metode este de a selecta și de a descrie clar factorii care trebuie utilizați, de obicei abilități, cerințe de dezvoltare mentală (nivel de educație și pregătire primite), cerințe fizice, responsabilități și condiții de muncă. Această listă se poate modifica în funcție de nevoile organizației.

Sunt selectate anumite tipuri de muncă cheie, considerate ca locuri de muncă care sunt considerate susceptibile de a reprezenta alte tipuri de muncă și rate de salarizare, și se întocmesc fișele posturilor corespunzătoare acestora. Caracteristica distinctivă a acestei metode este utilizarea ratelor de salarizare existente pentru locurile de muncă cheie pentru a determina o serie de puncte fixe pe scara ratelor de salarizare relative care apar atunci când se evaluează performanța postului. Tipurile de muncă selectate ar trebui să se distingă clar unele de altele și să fie descrise în consecință - eventual folosind o analiză a postului. Ar trebui selectat un număr suficient de tipuri cheie de lucrări pentru a oferi numărul necesar de puncte de referință pentru compararea tuturor tipurilor de lucrări: de la cel mai simplu la cel mai complex.

Următorul pas este ca persoana sau comitetul să clasifice activitățile cheie în ordinea importanței pe baza factorilor selectați.

O procedură similară este atribuirea ulterioară a anumitor plăți pentru diverși factori pentru tipurile cheie de muncă. Tarifele pentru fiecare tip de muncă sunt defalcate și stabilite proporțional în raport cu factorii utilizați. De exemplu, dacă munca unui producător de unelte poate fi evaluată condiționat cu 20 de unități de plată, atunci puteți atribui: 9 - pentru abilități și abilități, 5 - pentru cerințele pentru abilități mentale, 2 - pentru cerințele fizice, 3 - pentru responsabilitate și 1 - pentru condițiile de muncă.

După efectuarea unei astfel de ierarhizări, se compară rezultatele ierarhării lucrării pe factori și după plata alocată. Orice neconcordanță în cele două sisteme diferite de clasare poate fi rezolvată prin ajustarea ratelor sau a conținutului lucrării. Dacă acest lucru nu se poate face, atunci această lucrare nu poate fi folosită ca una cheie.

În etapa finală, toate tipurile de muncă rămase pot fi localizate pe o scară în funcție de relația lor cu tipurile cheie de muncă din punct de vedere al conținutului lor, fiecare factor fiind luat în considerare separat până la noi grile de plată pentru toate tipurile de muncă din întreprindere sunt create.

Esența metodei de comparare a factorilor este că tarifele pentru tipurile cheie de muncă sunt considerate finale și corecte, alte tipuri de muncă sunt clasificate în funcție de fiecare factor și ajustate la scara principală. Această metodă este similară cu metoda de clasare, dar necesită ca locurile de muncă să fie clasate în funcție de factori individuali de două ori, în loc de clasarea întregului loc de muncă o dată.

Principalul avantaj al metodei de comparare a factorilor este că ia în considerare factorii care apar pentru a determina valoarea relativă a diferitelor tipuri de muncă. Vă permite să creați o scară de bază, exprimată în unități monetare, iar munca non-cheie poate fi „măsurată” în raport cu aceasta. Aceasta este o metodă mai precisă și mai flexibilă în comparație cu cele două anterioare. Pe de altă parte, implementarea și utilizarea acestei metode durează mai mult și este foarte greu de explicat angajaților. În plus, poate exista o anumită inechitate în salarizare din cauza inadecvării ratelor existente sau a modului în care managerii sau reprezentanții sindicatelor consideră valoarea comparativă a diferitelor locuri de muncă. În plus, în ciuda naturii științifice evidente a procesului de determinare a plății, distribuția proporțională a plății pentru muncă în funcție de diverși factori este inevitabil destul de arbitrară. Din aceste motive, această metodă nu este populară astăzi.

Metoda de clasare a punctelor

Metoda de determinare a ratingului vizează creșterea obiectivității. Se bazează pe ipoteza că există factori comuni tuturor tipurilor de muncă, deși alocă scoruri factorilor, mai degrabă decât atribuirea unor valori monetare diverșilor factori.

(1) aptitudini,

(2) eforturi,

(3) responsabilitate,

(4) condițiile de muncă.

În general, ele pot fi împărțite în 10-15 subfactori. Cerințele pentru acești subfactori pot fi împărțite în mai multe niveluri (de obicei între 5 și 8). În fig. 3. arată factorii, nivelurile și scorurile care au fost utilizate într-un design real.

După cum se poate observa, numărul de puncte atribuit fiecărui factor nu este același. Acest lucru se datorează utilizării metodei de ponderare a punctajului. Cu metoda de clasare directă a punctelor, distribuția punctelor pentru toți factorii este aceeași.

selectați factorii care sunt comuni tuturor tipurilor de muncă evaluate;

determinați numărul de niveluri care ar trebui să fie diferite pentru fiecare factor la compararea lucrărilor;

stabiliți ponderea specifică a fiecărui factor;

determinați valoarea fiecărui nivel sau a fiecărui factor în puncte.

În continuare, fișele postului sunt pregătite pentru fiecare tip de post, de obicei pe baza unei analize sistematice a postului. Sunt evaluate diferite tipuri de muncă pe baza acestor fișe de post, precum și prin:

evaluarea tuturor factorilor pentru un loc de muncă, apoi a tuturor factorilor pentru al doilea loc de muncă etc., sau

evaluări ale tuturor tipurilor de muncă asupra primului factor, apoi asupra celui de-al doilea etc.

A doua metodă este de obicei folosită deoarece facilitează analiza comparativă a valorii relative a diferitelor tipuri de muncă. Se însumează numărul de puncte primite de fiecare tip de muncă pe diverși factori, iar apoi numărul total de puncte obținute este convertit în unități monetare folosind metodele descrise mai jos.

Factorii utilizați în acest exemplu pentru a crea un plan bazat pe metoda de clasare a punctelor arată cum a fost distribuit scorul total pentru fiecare factor între diferiții subfactori în acest caz.
	Puncte pe nivel					Total de puncte posibile
Aptitudini
1. Educație
2. Experiență de muncă
3. Inițiativă și ingeniozitate
Eforturi
4. Costuri fizice
5. Costuri mentale
Responsabilitate
6. Echipament sau proces
7. Materiale sau produse
8. Siguranța celorlalți
9. Munca altora
Conditii de lucru
10. Conditii de munca
11. Pericole posibile

În exemplul de mai sus, factorii pot fi utilizați pentru majoritatea ocupațiilor de guler albastru. Cel mai popular cadru pentru manageri, Hay Guide Chart and Profile Method (HGC), utilizează trei factori destul de generali (care fac metoda potrivită pentru toate tipurile de muncă la diferite niveluri ale organizației):

Efectuarea lucrărilor pe baza know-how - Setul general de abilități necesare pentru a îndeplini un loc de muncă mediu este caracterizat atât de lărgime (numărul de abilități), cât și de profunzime (nivelul lor)

Rezolvarea problemelor - gândirea originală, independentă, care este necesară pentru a efectua analize, evaluare, formare de argumente și concluzii, măsoară intensitatea procesului de gândire...

Responsabilitate - responsabilitatea pentru acțiuni și consecințe... se măsoară prin impactul muncii asupra rezultatelor finale...

Principalul avantaj al metodei de clasare a punctelor este că datorită acesteia se calculează doar punctele, și nu sumele salariale. Prin urmare, utilizarea sa nu este influențată semnificativ de ratele de plată existente, spre deosebire de cele trei metode anterioare. Metoda se pretinde, de asemenea, a fi mai obiectivă, deoarece se bazează de obicei pe date despre fiecare tip de muncă obținute din rezultatele analizei acestora, ceea ce face posibil să se ofere răspunsuri mai convingătoare la toate întrebările angajaților cu privire la fiabilitatea evaluării. Cu toate acestea, este general acceptat că această metodă conține și multe elemente arbitrare și subiective, în special:

în selectarea numărului și tipurilor de factori și niveluri corecte care vor fi utilizate în evaluare;

atunci când se distribuie ponderi sau scoruri specifice între factori sau diferitele lor niveluri.

Este foarte greu să iei decizii în aceste două puncte. Este aproape imposibil de evitat subiectivitatea, deoarece nu există criterii obiective, iar deciziile luate pot exagera importanța unor tipuri de muncă în comparație cu altele.

Pentru a utiliza această metodă trebuie să aveți bune abilități tehnice. Mai puțin flexibil decât alții, nu se adaptează cu ușurință la schimbările din condițiile economice generale și alți factori la proiectarea structurilor de salarizare. Această metodă este ceea ce criticii au în vedere atunci când susțin că evaluarea postului este în mod inerent o metodă statică care trebuie totuși adaptată unei situații dinamice. Cu toate acestea, evaluarea performanței poate fi folosită pentru să colecteze informații despre modificările conținutului lucrării și să transforme aceste modificări în unități de cost.

Cea mai comună metodă de notare este metoda Hay (sau Hay MSL - numele său original). Include factori precum planificarea, organizarea, evaluarea, dezvoltarea și coordonarea, care sunt deosebit de relevanți pentru munca unui manager.

Trebuie amintit că toate metodele, indiferent de complexitatea lor și de natura științifică aparentă, se bazează inițial pe decizii arbitrare și evaluări foarte subiective și depind în mare măsură de raportul existent al diferitelor tipuri de muncă. În multe cazuri, evaluarea performanței este cel mai bun lucru pe care îl putem face, dar rezultatele acesteia nu ar trebui niciodată privite ca absolut corecte sau incontestabile.

clasificare	variind	compararea factorilor	clasamentul punctelor
necantitative		cantitativ
scară definită	locurile de muncă sunt comparate între ele		scară definită
lucrarea este considerată ca un întreg		sunt luați în considerare factori
mai ieftin si mai usor		complexa si costisitoare
potrivite pentru o gamă limitată de lucrări		potrivit pentru o gamă largă de aplicații

Total

Pentru o perioadă foarte lungă de timp, algoritmii de clasare Yandex au rămas un „secret” pentru utilizatori. Specialiștii în motoare de căutare Yandex au preferat să nu informeze utilizatorii de internet despre modificările algoritmilor de clasare.

Algoritmi de clasare Yandex

1 2007

Și abia în 2007, angajații Yandex au început să-și informeze utilizatorii despre introducerea inovațiilor în algoritmul de căutare. Acest lucru face promovarea site-ului un pic mai ușoară pentru mulți webmasteri.

Este demn de remarcat faptul că algoritmii de clasare Yandex se schimbă constant. Datorită acestor modificări, se adaugă funcționalități mai noi și mai avansate, ceea ce face lucrul cu acest motor de căutare mult mai ușor. De asemenea, datorită modificărilor algoritmilor de clasare, erorile sunt eliminate, filtrele și limitatoarele sunt actualizate și livrarea mai precisă a informațiilor este ajustată care se potrivește cel mai bine cu solicitarea inițială.

2 mai 2008

În mai 2008, specialiștii Yandex au lansat un nou algoritm numit „Magadan”.

algoritmul Magadan

În acest algoritm, numărul de factori de clasare a fost dublat, iar clasificatorul bazat pe locația utilizatorului (geotargeting) a fost îmbunătățit semnificativ. De asemenea, în algoritmul Magadan există soluții inovatoare precum adăugarea de clasificatori pentru conținut și link-uri. Viteza motorului de căutare în căutarea informațiilor pe baza interogărilor cheie introduse a fost semnificativ crescută (mulțumită acestui algoritm, motorul de căutare este capabil să furnizeze informații chiar și cu texte care au ortografie pre-revoluționară).

În iulie același an, a fost lansată o nouă versiune a algoritmului Magadan, care includea factori de clasificare suplimentari, de exemplu, determinarea unicității textului și a informațiilor, determinarea dacă conținutul este pornografic etc.

3 septembrie 2008

Deja în septembrie 2008, compania Yandex a lansat un nou algoritm numit „Nakhodka”.

Datorită apariției acestui algoritm, lucrul cu dicționare în motorul de căutare Yandex s-a îmbunătățit semnificativ, calitatea clasamentului pentru interogările care au inclus cuvinte oprite (conjuncții și prepoziții) a crescut semnificativ. De asemenea, în acest algoritm, a fost dezvoltată o abordare complet nouă a învățării automate (mașina a început să facă distincția între diferite cereri și a început să schimbe factorii de clasare pentru diferite solicitări în formula de calcul a rezultatelor căutării).

4 aprilie 2009

Un nou algoritm numit „Arzamas” sau „Anadyr” a fost postat pe motorul de căutare Yandex în aprilie 2009.

algoritmul Arzamas

Datorită introducerii acestui algoritm, motorul de căutare Yandex a învățat să înțeleagă limba rusă mai precis și semnificativ mai bine, ceea ce a făcut posibilă rezolvarea mai precisă a cuvintelor ambigue în interogări. De asemenea, acest algoritm a permis motorului de căutare să ia în considerare regiunea în care se află utilizatorul. Datorită acestui fapt, utilizatorii au început să primească informații mai precise și mai utile cu privire la problema solicitată, care era cea mai relevantă pentru regiunea în care se afla utilizatorul.

De remarcat că în diferite regiuni și informațiile furnizate sunt diferite, în ciuda aceleiași interogări introduse de utilizator. De asemenea, în acest algoritm de căutare, formula a fost îmbunătățită semnificativ, ceea ce face mai convenabil să lucrezi cu interogări cu mai multe cuvinte. Au fost introduse filtre mai stricte pentru paginile cu bannere popunder (bannerul Pop-Under apare pe toate paginile site-ului și nu are legătură cu tema site-ului), clickander (publicitatea Click-under care apare pe pagină când vizitatorul face primul clic) și bodyclic (Bodyclic - serviciu de teaser).

5 noiembrie 2009

În noiembrie 2009, a fost lansat un nou algoritm, care se numește „Snezhinsk”.

Algoritmul Snezhinsk

Acest algoritm introduce funcții suplimentare și parametri de clasare care vă permit să aplicați câteva mii de parametri de căutare pentru un singur document. Tot în acest algoritm au fost introduși noi parametri regionali (filtre pentru site-urile care încearcă intenționat să influențeze rezultatele căutării, site mai simplu, anti-shit), iar căutarea conținutului original pe Internet a fost îmbunătățită semnificativ. Acest algoritm a inclus și sistemul de auto-învățare MatrixNet.

6 decembrie 2009

În decembrie 2009, a apărut un nou algoritm numit „Konakovo”.

Acest algoritm a fost doar o versiune îmbunătățită a algoritmului Snezhinsk și doar clasarea locală a fost îmbunătățită. În septembrie 2010, a fost lansat un nou algoritm „Obninsk”. În acest algoritm, a fost îmbunătățită clasarea interogărilor independente din punct de vedere teritorial și a fost introdusă o limitare a influenței legăturilor artificiale asupra clasamentului. De asemenea, datorită acestui algoritm, procedura de determinare a textului autorului a fost semnificativ îmbunătățită, iar dicționarul de transliterare a fost semnificativ extins.

7 2010

În decembrie 2010, a fost lansat un nou algoritm numit „Krasnodar”.

Pentru a crea acest algoritm, a fost dezvoltată special o nouă tehnologie numită Spectrum. Datorită acestui algoritm, motorul de căutare Yandex a început să clasifice interogările și să selecteze obiecte din ele, atribuind interogărilor o categorie specifică (produse, servicii etc.).

8 2014

O altă lovitură ucigașă de la Yandex - algoritmii de clasare Yandex nu vor mai ține cont de link-uri la clasare. Conform celor mai recente anunțuri, clasamentul fără linkuri va fi lansat la începutul lui 2014. Yandex va elimina toți factorii de legătură din factorii de clasare. Această inovație va afecta doar cererile comerciale și va fi mai întâi testată la Moscova și regiunea Moscovei. Autorii inovațiilor, creatorii AGS Yandex.