我对 PageRank 算法的理解

PageRank 算法是 Google 排名运算法则（排名公式）的一部分，是 Google 用于用来标识网页的等级（重要性）的一种方法，是 Google 用来衡量一个网站的好坏的重要标准之一。

在一轮更新页面 PageRank 得分计算中，每个页面将其当前的 PageRank 平均分配到当前页面包含的出链上，这样每个链接获得了相应的权重值，而每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权重值求和，即可得到新的 PageRank 得分。

1. PageRank 算法的基本思想

如果网页 T 存在一个指向网页 A 的连接，则表明 T 的所有者认为 A 比较重要，从而把 T 的一部分重要性得分赋予 A。这个重要性得分值为：PR（T）/C(T)。其中 PR（T）为 T 的 PageRank 值，C(T)为 T 的出链数，则 A 的 PageRank 值为一系列类似于 T 的页面重要性得分值的累加。

2. PageRank 公式

PR（A）=（1-d）+ d（PR（t1）/C（t1）+…+PR（tn）/C（tn））

A 代表页面 A

PR（A）则代表页面 A 的 PR 值

d 为阻尼指数。通常认为 d=0.85

t1…tn 代表链接向页面 A 的页面 t1 到 tn

C 代表页面上的外链接数目。C（t1）即为页面 t1 上的外链接数目

3. PageRand 算法优点

是一个与查询无关的静态算法，所有网页的 PageRank 值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。

3. PageRand 算法不足

人们的查询具有主题特征，PageRank 忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低；另外，PageRank 有很严重的对新网页的歧视。