pagerank是google創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林提出的鏈結分析演算法。
pagerank的核心思想是兩條：
網頁搜尋時，就可以將搜尋結果通過pagerank值排序，過濾掉那些包含關鍵字但是價值低（被鏈結或引用少）的網頁，將pagerank值較高的網頁放在最前面返回，往往是使用者感興趣的結果。
以下是幾篇作者看過的質量較高的部落格：
【機器學習】【pagerank演算法-1】pagerank演算法原理介紹
谷歌pagerank演算法
pagerank演算法
pagerank演算法–從原理到實現
97 PageRank演算法學習
最近由於.你懂得，需要一些搜尋方面的知識，於是乎我重新複習了一下上半年讀的那本書 數學之美 dr吳軍老師寫的。感覺讀完這種書還是寫一下比較好，因為將來說不定就會忘記了。接下來幾篇就像寫一下搜尋演算法的各種原理了。雖然在公司我們使用過solr，雖然使用solr之前也知道solr使用的是tf idf值來...
97 PageRank演算法學習
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PageRank演算法初探
pagerank演算法由segey brin和larry page在1998年發表在www7。該演算法的高效能和易使用等特點，和其他的搜尋系統相比質量更高。因此，谷 歌成為世界上最常用的搜尋引擎有很大一部分是基於此。他們借鑑了當時學術界評判 重要性的通用方法，根據 的引用次數。將這種思路對映到網頁的...