在google創立初期，搜尋網頁排序使用的核心演算法就是pagerank，成就其成為全球最大的搜尋引擎。
搜尋引擎使用者希望在查詢過後，快速準確的找到使用者需要的網頁，因此需要行之有效的網頁排名演算法。谷歌的兩位創始人的佩奇和布林，借鑑了學術界評判學術**重要性的通用方法 — 「**的引用次數」。由此想到網頁的重要性也可以根據這種方法來評價，於是pagerank就誕生了。
有別於詞頻和tf-idf演算法，pagerank的思路是將網際網路看作乙個有向圖，其中把網頁看作有向圖的節點，文件間的超連結看作節點之間的邊，並初始化乙個權重。
評估網頁質量遵循兩個假設：
基於以上兩個假設，假設有如下abcd四個網頁以及他們之間的鏈結關係。初始化階段使用者隨機訪問每個網頁的概率是相等的，即初始化概率矩陣為 \(v_\):
\[\left[
\begin
\frac & \frac & \frac & \frac
\end
\right]
\]網頁a分別指向bcd三個網頁，因此a的狀態轉移概率為
\[\left[
\begin
0 & \frac & \frac & \frac
\end
\right]
\]顯然每乙個網頁都有指向其他網頁的概率，把這些向量轉置後合起來就是隨機過程中的狀態轉移矩陣 \(t\) ：
\[\left[ \begin 0 & \frac & \frac & 0\\\\ \frac & 0 & 0 & 1\\\\ \frac & \frac & 0 & 0\\\\ \frac & 0 & \frac & 0 \end\right]
\]根據上述矩陣，我們計算經過一次網頁跳轉後使用者訪問的網頁概率分布 \(v_ = t \cdot v_\)
\[v_ = t \cdot v_=\left[ \begin 0 & \frac & \frac & 0\\\\ \frac & 0 & 0 & 1\\\\ \frac & \frac & 0 & 0\\\\ \frac & 0 & \frac & 0 \end\right] \cdot\left[ \begin \frac\\\\ \frac\\\\ \frac\\\\ \frac \end\right]=\left[ \begin \frac\\\\ \frac\\\\ \frac\\\\ \frac \end\right]
\]經過n次跳轉後每個網頁最終停留的概率為
\[v_=t \cdot v_=t^n \cdot v_
\]佩奇和布林發現，當\(n\to +\infty\)，且概率轉移矩陣tt滿足以 \(t\) 為隨機變數、不可約且非週期時，\(}v_\) 最終收斂，保持在乙個穩定值附近。以上節點迭代 \(10000\) 次後概率穩定在 \(\left[
\begin
0.265 & 0.294 & 0.235 & 0.205
\end
\right]\) 附近，可見經過多次跳轉後使用者停留在b網頁的概率最高。
pagerank從節點\(v_\)到節點\(v_\)初始化節點權重\(s(v_)\)為1，鏈結在不斷點選跳轉中不斷更新各個節點權重，每次按照如下更新：
\[s(v_)=(1-d)+d \times \sum_\in in(v_)}\frac)\right|}s(v_)
\]其中\(d\)為上述轉移概率 \(d\in(0,1)\)，\(in(v)\)是鏈結到\(v_\)節點的鏈結集合，\(out(v_)\)是從節點\(v_\)出發到外鏈的節點集合。
雖然現在google搜尋用到了深度學習等方式的排序方式，但不得不說pagerank對google意義重大，並且其變型textrank在文字中也有重大應用，我們在下節講解。
PageRank網頁排名演算法
pagerank是十大資料探勘演算法之一 pagerank演算法，即網頁排名演算法，由google創始人拉里佩奇在斯坦福上學的時候提出來的。該演算法用於對網頁進行排名，排名高的網頁表示該網頁被訪問的概率高。該演算法的主要思想有兩點 a.如果多個網頁指向某個網頁a，則網頁a的排名較高。b.如果排名高a...
關於網頁排序的問題
我的 首頁被收錄了，但cms搜尋 名稱卻排不到第乙個，怎麼辦?答 排序演算法非常複雜。我們的目標，即在於通過演算法改進，讓使用者以最小的成本，搜尋到所需要的資訊。這個程式設計客棧過程中還是會有各種各樣不盡如人意的地方。我們會非常歡迎您把您遇到的困惑和問題，反饋給我們。我們的工程師，對每乙個問題都會有...
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