PageRank算法
搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生SergeyBrin和LawrencePage实现的一个原型系统，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。
Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。
PageRank算法的基本思想是：页面的重要程度用PageRank值来衡量，PageRank值主要体现在两个方面：引用该页面的页面个数和引用该页面的页面重要程度，一个页面P(A)被另一个页面P(B)引用，可看成P(B)推荐P(A)，P(B)将其重要程度(PageRank)平均的分配P(B)所引用的所有页面，所以越多页面引用P(A)，则越多的页面分配PageRank值给P(A)，PageRank值也就越高，P(A)越重要。另外，P(B)越重要，它所引用的页面能分配到的PageRank值就越多，P(A)的PageRank值也就越高，也就越重要。
PageRank值计算公式是PR(A)=(1-d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+PR(tn)/C(tn))(2-1)
PR(A)：页面A的PageRank值；
d：阻尼系数，由于某些页面没有入链接或者出链接，无法计算PageRank值，所以阻尼系数常指定为0.85；
PR(t1)：该外部链接网站本身的PR分值；
C(t1)：该外部链接站点所拥有的外部链接数量。
设想一个名为life.com的网站，被链接至PR值为4，外部链接数为10的网站web.com，则计算公式如下：
PR(A)=(1-0.85)+0.85*(4/10)=0.49也就是说，如果网站获得一个PR值为4，外部链接数为10的网站的链接，最后网站将获得0.49的PR分值。再让我们看看如果一个网站获得的是一个PR分值为8，外部链接数为16的网站的链接，那么网站将获得的PR分值将是：PR(A)=(1-0.85)+0.85*(8/16)=0.575
上述两个例子表明，外部链接站点的PR值固然重要，该站点的外部链接数也是一个需要考虑的重要因素。
PageRank算法独立于用户查询、是离线的、被实践证明具有快速响应能力和很高成功率。然而它仍存在着明显缺陷：PageRank算法对新网页有很严重的歧视性，因为一个新网页入链数量通常都很少，自然PR值很低；面临着付费链接和交换链接人为操作的挑衅；不考虑主题的相关性，从而使得那些从完全不相关链接的网站也在搜索结果中排名靠前。
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