Google公司的搜索引擎最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page实现的一个原型系统，现在已经发展成为互联网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算法基于下面2个前提：
前提1：一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用，则它也可能是很重要的；一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页。这种重要的网页称为权威（Authoritive）网页。
前提2：假定用户一开始随机的访问网页集合中的一个网页，以后跟随网页的向外链接向前浏览网页，不回退浏览，浏览下一个网页的概率就是被浏览网页的PageRank值。
简单PageRank算法描述如下：u是一个网页， 是u指向的网页集合， 是指向u的网页集合， 是u指向外的链接数，显然 =| | ，c是一个用于规范化的因子（Google通常取0.85），（这种表示法也适用于以后介绍的算法）则u的Rank值计算如下：
这就是算法的形式化描述，也可以用矩阵来描述此算法，设A为一个方阵，行和列对应网页集的网页。如果网页i有指向网页j的一个链接，则 ，否则 ＝0。设V是对应网页集的一个向量，有V=cAV，V为A的特征根为c的特征向量。实际上，只需要求出最大特征根的特征向量，就是网页集对应的最终PageRank值，这可以用迭代方法计算。
如果有2个相互指向的网页a，b,他们不指向其它任何网页，另外有某个网页c，指向a，b中的某一个，比如a，那么在迭代计算中，a，b的rank值不分布出去而不断的累计。如下图：
为了解决这个问题，Sergey Brin和Lawrence Page改进了算法，引入了衰退因子E(u)，E(U)是对应网页集的某一向量，对应rank的初始值，算法改进如下：
其中， ＝1，对应的矩阵形式为V’=c(AV’+E)。
另外还有一些特殊的链接，指向的网页没有向外的链接。PageRank计算时，把这种链接首先除去，等计算完以后再加入，这对原来计算出的网页的rank值影响是很小的。
Pagerank算法除了对搜索结果进行优化排序外，还可以应用到其它方面，如估算网络流量，向后链接的预测器，为用户导航等。
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