PageRank算法
作者：紫色年華
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發布時間：2017-04-19
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在諸如Google一類搜索引擎中使用PageRank（PR值）來量化網站的排名，PageRank是一系列算法，能對每個網頁給出一個數值，表示網頁在互聯網中的重要性[5] 。PageRank的具體細節還沒有公開，該算法最早出現在其創始人的一篇論文中，是利用頁面相關性得分（RelevancyScore）+頁面等級得分（PageRank）來決定頁面的相關性與重要性。該算法首先找到所有與查詢關鍵詞相匹配的網頁，然后根據頁面因素等進行排名，最后通過PageRank得分調整網站排名結果[5] 。 假設網頁A有網頁t1，t2，····，tn的鏈接指向它，則PageRank的原始公式為：PR（A）=（1-d）+d（PR（t1）／C（t1）+····+PR（tn）／C（tn））其中d為阻尼系數（dampingfactor），一般設為0.85；PR（A）是網頁A的網頁級別 （PageRank）；C（tn）是網頁tn的指向外部鏈接的總數量。公式可描述為：A網頁的PR值等于鏈向該頁面的所有鏈接頁面的PR值分別除以各自的外部鏈接數量的總和，再加上（1-d）。
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