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PageRank 通俗易懂解释一、引言在信息爆炸的今天，互联网已经成为我们获取和分享信息的主要渠道。
然而，随着网页数量的不断增加，如何快速找到高质量、相关的信息变得越来越困难。
为了解决这个问题，谷歌的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林发明了一种名为PageRank 的算法。
本文将通过通俗易懂的方式，详细解释PageRank 的原理和应用。
二、PageRank 简介PageRank 是一种基于网页之间相互链接关系的排名算法，旨在对互联网上的网页进行重要性评估。
PageRank 的核心思想是：一个网页的重要性取决于它被其他重要网页链接的次数和质量。
换句话说，如果一个网页被很多高质量的网页链接，那么这个网页的重要性也会相应提高。
三、PageRank 原理1. 初始化：首先，我们需要为每个网页分配一个初始的PageRank 值。
通常，将所有网页的PageRank 值设置为相同的初始值，如1/N，其中N 是网页的总数。
2. 计算链接关系：接下来，我们需要计算网页之间的链接关系。
对于每个网页，我们可以统计指向它的链接数量和质量。
链接数量是指有多少其他网页链接到了当前网页，而链接质量则是指链接到当前网页的其他网页的重要性。
3. 更新PageRank 值：有了链接关系后，我们就可以根据PageRank 的核心思想来更新每个网页的PageRank 值。
具体来说，一个网页的新PageRank 值等于它所有链接的PageRank 值之和，再乘以一个衰减因子。
衰减因子的值通常为0.85，表示链接传递的权重会随着距离的增加而逐渐减小。
4. 迭代计算：重复步骤2 和3，直到PageRank 值收敛为止。
收敛是指连续两次计算得到的PageRank 值之间的差异小于某个预设的阈值。
四、PageRank 应用PageRank 算法最初是谷歌搜索引擎的核心组成部分，用于对搜索结果进行排序。
通过PageRank 分析，我们可以快速找到高质量、相关的信息。
pagerank算法相关的概念，
Pagerank算法是一种用于计算网页排名的算法，它是由谷歌公司的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1998年开发出来的。
Pagerank
算法主要基于网络链接分析理论，它能够通过分析页面之间的链接关系，识别出页面的重要性和影响力，从而对网页进行排序。
Pagerank算法的基本思想是：对于一个具有链接关系的网页集合，权重高的链接指向的页面的排名就越高。
这意味着，一个网页的排名
不仅取决于自身的内容质量，还取决于链接到它的网页的权重。
此外，Pagerank算法还考虑了链接的数量和质量，以及链接页面的主题等因素。
Pagerank算法的核心公式为：
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))
其中，PR(A)表示网页A的排名值，d为阻尼系数，通常被定义为0.85，T1-Tn表示所有链接到页面A的网页，C(T1)-C(Tn)表示对应网
页的链接数，PR(T1)-PR(Tn)表示对应网页的排名值。
Pagerank算法的实现是以迭代的方式进行的，即从初始状态开始，对每个网页进行计算，然后根据当前的排名值重新计算所有网页的排
名值，并不断迭代直到达到一定的收敛精度。
在实现过程中，需要考
虑到计算量的问题，因为对于大规模的网页集合，计算复杂度会极大
地增加。
Pagerank算法已经成为衡量网页重要性的重要指标之一，不少搜索引擎和网站都采用了这种算法来进行排序。
此外，Pagerank算法还
具有其他应用方面，例如社交网络分析、反垃圾邮件等领域，它为我
们提供了一种全新的思考角度和解决问题的思路。
PageRank算法1. PageRank算法概述PageRank,即⽹页排名，⼜称⽹页级别、Google左側排名或佩奇排名。
是Google创始⼈拉⾥·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，⾃从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界⼗分关注的计算模型。
眼下许多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍⽣出来的。
PageRank是Google⽤于⽤来标识⽹页的等级/重要性的⼀种⽅法，是Google⽤来衡量⼀个站点的好坏的唯⼀标准。
在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等全部其他因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的⽹页在搜索结果中另站点排名获得提升，从⽽提⾼搜索结果的相关性和质量。
其级别从0到10级，10级为满分。
PR值越⾼说明该⽹页越受欢迎（越重要）。
⽐如：⼀个PR值为1的站点表明这个站点不太具有流⾏度，⽽PR值为7到10则表明这个站点很受欢迎（或者说极其重要）。
⼀般PR值达到4，就算是⼀个不错的站点了。
Google把⾃⼰的站点的PR值定到10，这说明Google这个站点是很受欢迎的，也能够说这个站点很重要。
2. 从⼊链数量到 PageRank在PageRank提出之前，已经有研究者提出利⽤⽹页的⼊链数量来进⾏链接分析计算，这样的⼊链⽅法如果⼀个⽹页的⼊链越多，则该⽹页越重要。
早期的⾮常多搜索引擎也採纳了⼊链数量作为链接分析⽅法，对于搜索引擎效果提升也有较明显的效果。
PageRank除了考虑到⼊链数量的影响，还參考了⽹页质量因素，两者相结合获得了更好的⽹页重要性评价标准。
对于某个互联⽹⽹页A来说，该⽹页PageRank的计算基于下⾯两个基本如果：数量如果：在Web图模型中，如果⼀个页⾯节点接收到的其它⽹页指向的⼊链数量越多，那么这个页⾯越重要。
概念PageRank是Google专有的算法，用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度。
它由Larry Page 和Sergey Brin在20世纪90年代后期发明。
PageRank 实现了将链接价值概念作为排名因素。
PageRank将对页面的链接看成投票，指示了重要性。
编辑本段算法PageRank让链接来"投票"一个页面的“得票数”由所有链向它的页面的重要性来决定，到一个页面的超链接相当于对该页投一票。
一个页面的PageRank是由所有链向它的页面（“链入页面”）的重要性经过递归算法得到的。
一个有较多链入的页面会有较高的等级，相反如果一个页面没有任何链入页面，那么它没有等级。
2005年初，Google为网页链接推出一项新属性nofollow，使得网站管理员和网志作者可以做出一些Google不计票的链接，也就是说这些链接不算作"投票"。
nofollow的设置可以抵制评论垃圾。
编辑本段指标Google工具条上的PageRank指标从0到10。
它似乎是一个对数标度算法，细节未知。
PageRank是Google的商标，其技术亦已经申请专利。
PageRank近似于一个用户，是指在Internet上随机地单击链接将会到达特定网页的可能性。
通常，能够从更多地方到达的网页更为重要，因此具有更高的PageRank。
每个到其他网页的链接，都增加了该网页的PageRank。
具有较高PageRank的网页一般都是通过更多其他网页的链接而提高的。
为了查看站点PageRank，请安装GOOGLE工具条并启用PageRank特性，或者在firefox安装SearchStatus插件。
但是请注意，GOOGLE所指示的PageRank是个缓冲值，通常是过时的。
编辑本段更新频率PageRank值每年只发布几次，有时就得使用过时信息，因此，PageRank并不是一个非常精确的度量。
pagerank算法Pagerank算法介绍Pagerank算法，也称为网页排名算法，是Google搜索引擎的核心算法之一。
这个算法最早由Google创始人之一、斯坦福大学教授拉里·佩奇（Larry Page）提出，并以他的姓氏命名。
Pagerank 算法用于评估网页的重要性和排名顺序，可以帮助用户快速找到相关性更高的网页。
Pagerank算法的核心思想是根据互联网中网页之间的链接结构来评估网页的质量。
它基于一个假设：如果一个网页被很多其他网页链接到，那么它就是一个重要的网页。
而如果这些链接是来自其他重要的网页，那么这个网页的重要性就更高。
Pagerank算法通过计算网页之间的链接关系，为每个网页赋予一个Pagerank值，用于衡量其重要性。
Pagerank算法的计算过程可以简单概括为以下几个步骤：1. 初始化：给每个网页一个初始的Pagerank值，一般可以设置为相等的数值，例如1/N，其中N是互联网中的总网页数。
2. 迭代计算：通过多次迭代计算，逐步更新每个网页的Pagerank 值。
每一次迭代中，对于每个网页，计算其Pagerank值，该值与其被其他网页链接所传递的Pagerank值相关。
具体计算公式为：PR(A) = (1-d) + d * (PR(T1)/C(T1) + PR(T2)/C(T2) + ... + PR(Tn)/C(Tn))其中PR(A)表示网页A的Pagerank值，d是一个称为阻尼因子的常数（一般取值为0.85），T1至Tn表示链接到网页A的其他网页，C(T1)至C(Tn)则表示T1至Tn这些网页的出链数量。
3. 迭代终止：当每个网页的Pagerank值不再发生显著变化时，迭代可以停止，得到最终的Pagerank值。
Pagerank算法的核心在于通过网络中的链接关系来评估网页的重要性，而不仅仅是根据关键词等其他因素进行评估。
这种链接分析的方式使得Pagerank算法具有很强的可靠性和稳定性，因为网页的链接结构并不容易被人为操控。
谷歌快排（Google PageRank）是谷歌搜索引擎中使用的一种排序算法，它通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性和权威性。
虽然在现代搜索引擎中，谷歌快排已经被更高级的算法所取代，但它仍然是搜索引擎优化的重要基础概念之一。
谷歌快排的基本原理可以简单理解为，一个网页的重要性和权威性可以通过其被其他网页所引用的数量和质量来衡量。
如果一个网页被很多其他网页所引用，那么它应该是一个重要的网页，具有较高的排名。
而被其他重要网页所引用的网页，也可以被认为是重要的。
这种链接关系形成了网页之间的连接图，通过对连接图的分析，可以确定网页的排名。
在谷歌快排算法中，每个网页有一个被称为PageRank的分数，用来表示其重要性。
初始时，所有网页的PageRank值都被设为相同的数值。
然后，通过不断迭代计算，根据网页之间的链接关系来调整每个网页的PageRank值。
具体而言，每个网页的PageRank值可以通过其他网页对它的链接数和这些网页的自身PageRank值来计算得到。
例如，一个网页的PageRank值可以通过公式：PR(A) = (1-d)/N + d(PR(B)/L(B) + PR(C)/L(C) + …)来计算。
其中，PR(A)表示网页A的PageRank值，d是一个称为阻尼因子的数值，N是网页总数，PR(B)和PR(C)分别表示对网页A进行链接的其他网页的PageRank值，L(B)和L(C)分别表示网页B和网页C的出链数。
谷歌快排算法不仅考虑了链接的数量，还考虑了链接的质量。
如果一个网页的链接来自于其他具有高PageRank值的网页，那么这个链接的质量就比较高，对网页的排名也有更大的贡献。
这种链接的质量通过其来源网页的PageRank值来体现。
除了链接关系，谷歌快排算法还考虑了用户行为等其他因素对网页的排名影响。
例如，用户对某个网页的点击量、停留时间等指标都可以作为评估网页质量的依据，从而对网页的PageRank值进行调整。
[编辑本段]什么是pagerankPageRank(网页级别)，2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。
因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
它是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唯一标准。
在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。
其级别从1到10级，10级为满分。
PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。
例如：一个P R值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎（或者说极其重要）。
一般PR值达到4，就算是一个不错的网站了。
Go ogle把自己的网站的PR值定到10，这说明Google这个网站是非常受欢迎的，也可以说这个网站非常重要。
Google的PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。
PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。
这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。
PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
Google有一套自动化方法来计算这些投票。
Google的PageRank分值从0到1 0；PageRank为10表示最佳，但非常少见，类似里氏震级（Richter scale），Pag eRank级别也不是线性的，而是按照一种指数刻度。
这是一种奇特的数学术语，意思是PageRank4不是比PageRank3好一级——而可能会好6到7倍。
pagerank原理PageRank是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）在1996年提出的一种计算网页重要性的算法。
它是根据图论理论中的网页连接关系来计算的。
具体原理如下：1. 基本概念：- 网页：由URL表示的网页。
- 链接：网页之间的超链接关系。
- 入链数：指向某个网页的链接数量。
- 出链数：某个网页指向其他网页的链接数量。
2. 初始值：将每个网页的初始PageRank值设置为1/N，其中N是总网页数。
3. PageRank传递：- 如果一个网页没有出链，那么它将把其PageRank值均匀分配给其他网页。
- 如果一个网页有出链，它将把其PageRank值均匀分配给所指向的每个网页。
4. 随机跳转：- 考虑到用户有可能随机跳转到任何一个网页，引入一个随机跳转概率d（通常取值为0.85）。
- 在计算每个网页的PageRank值时，将d乘以所指向的网页的PageRank值，表示用户通过超链接访问网页的概率。
- 如果一个网页没有入链，那么它将被认为是通过随机跳转到达的。
5. 迭代计算：- 我们以循环的方式根据上述方式计算每个网页的PageRank值，直到收敛为止。
- 收敛标准一般是前后两次迭代计算得到的PageRank值之间的差值小于某个阈值。
6. 网页排序：- 最终得到的PageRank值反映了网页的重要性。
- 按照PageRank值对网页进行排序，将重要性较高的网页排在前面。
PageRank算法的优点是不仅仅考虑了网页的入链数，而是全局考虑了整个网络的连接关系。
因此，它很好地解决了传统的基于关键词的搜索方法中存在的问题，成为Google搜索引擎的核心算法之一。
pagerank算法原理PageRank算法是Google搜索引擎的核心算法，它是一种基于网络结构的技术，用于评估网页的重要性。
PageRank算法是由谷歌创始人拉里·佩奇和谷歌创始人朱利安·斯蒂芬森在1998年提出的，它是基于网页之间的链接关系来评估网页的重要性的。
PageRank算法的基本思想是，一个网页的重要性取决于它的链接数量和质量。
如果一个网页有很多的链接，那么它就被认为是重要的，而如果一个网页的链接数量很少，那么它就被认为是不重要的。
此外，一个网页的重要性还取决于它的链接质量，如果一个网页的链接来自一个重要的网页，那么它就被认为是重要的，而如果一个网页的链接来自一个不重要的网页，那么它就被认为是不重要的。
PageRank算法的实现原理是，首先，将网页的重要性定义为一个数字，称为PageRank值，PageRank值越高，表明网页的重要性越高。
其次，根据网页之间的链接关系，计算每个网页的PageRank 值。
最后，根据计算出的PageRank值，对网页进行排序，从而得到搜索结果。
PageRank算法的实现过程是，首先，将网页的重要性定义为一个数字，称为PageRank值，PageRank值越高，表明网页的重要性越高。
其次，根据网页之间的链接关系，计算每个网页的PageRank 值。
具体来说，PageRank值的计算是通过一个矩阵来实现的，矩阵中的每一行代表一个网页，每一列代表一个网页的链接，矩阵中的每一个元素代表一个网页的链接权重，即一个网页的重要性。
最后，根据计算出的PageRank值，对网页进行排序，从而得到搜索结果。
PageRank算法的优点是，它可以有效地评估网页的重要性，并且可以根据网页之间的链接关系来计算每个网页的PageRank值，从而得到更准确的搜索结果。
PR是什么？如何提高PR值PR是什么,如何提高PR值,PR是什么,PR值全称PageRank，即网页级别的意思，是谷歌排名公式中的一部分，谷歌以及大部分站长朋友用来衡量网站权重、好坏的标准之一，PR值的高低将直接影响网站/网页在Google搜索引擎的排名。
PR级别从0~10，级别越高，代表这个网站权重越高，越受欢迎。
个人站长而言，一个网站PR值4上的话可以高兴一下了，通常PR为4的朋友网站可以出售广告位、友情链接等方式获得某些收入。
如何提高网站PR值,方法不是固定的，总的来说可以有如下方法:一、与高PR值的网站做友情链接这个和交朋友是一个道理的，你的朋友都是高素质、高层次的，那么相对来说你的身份也会有所提高，因此尽量地和高PR值的网站做链接，当然高PR的网站并不乐意和你交换，这时候花些钱购买他的链接，可以快速地提高你的网站PR值。
二、外链数量多、质量高最常用的方法就是写软文了，花时间有针对性地与一篇文章，文章内容一定要好，然后带上你的一两个链接发布到相关的网站上，这样这篇文章可以长时间保留，文章质量高的话，还可以获得置顶，或者更多朋友愿意转载你的文章，如此一来你的文章就轻松发布到各个网站上了。
另外可以把网站提交到各大搜索引擎、网址导航、问答类网站等;三、网站内容质量要高不管是针对用户，还是针对搜索引擎，网站的文章质量一定要高～搜索引擎喜欢原创的内容，越是原汁原味越受喜欢，长期原创更新对博客制作收录非常有利。
用户喜欢对他有用的资讯，只有对用户有帮助的网站用户也才会喜欢，搜索引擎算法在不断改变，但是百变不离其宗，用户搜索时都是为了给用户最满意的网站。
四、更新频率网站的更新频率尽量稳定，很多的站长朋友建站前期为了增加内容及收录量，可能文章发布的会稍多些，过了几个月后开始怠慢起来，几天更新一篇文章，或者心血来潮一在更新同篇文章，这样做对网站非常不利。
一天两篇，或者两天一篇都可以，但是关键还是要持续地进行。
SEO 内训资料___________________________________________________________________________________________第 1 页 共1 页 网站SEO 优化规则之PR 值PageRank 值pagerank 简称pr 值 ，是基于“从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页”的回归关系，来判定所有网页的重要性。
pagerank ，有效地利用了Web 所拥有的庞大链接构造的特性。
从网页A 向网页B 的链接被看作是对页面A 对页面B 的支持投票，Google 根据这个投票数来判断页面的重要性。
可是Google 不单单只看投票数(即链接数)，对投票的页面也进行分析。
【重要性】高的页面所投的票的评价会更高，因为接受这个投票页面会被理解为【重要的物品】。
根据这样的分析,得到了高评价的重要页面会被给予较高的page rank (网页等级)，在检索结果内的名次也会提高。
page rank 是Google 中表示网页重要性的综合性指标，而且不会受到各种检索(引擎)的影响。
倒不如说，page rank 就是基于对"使用复杂的算法而得通过下面的图我们来具体地看一下刚才所阐述的算法。
具体的算法是，将某个页面的PageRank 除以存在于这个页面的正向链接,由此得到的值分别和正向链接所指向的页面的PageRank 相加，即得到了被链接的页面的PageRank 。
让我们详细地看一下。
提高PageRank 的要点，大致有3个.反向链接数(单纯的意义上的受欢迎度指标)反向链接是否来自推荐度高的页面(有根据的受欢迎指标)反向链接源页面的链接数(被选中的几率指标)。
Google PageRank(网页级别)介绍
Google的核心软件称为 PageRank(网页级别)，这是由Google创始人 Larry Page 和Sergey Brin 在斯坦福大学开发出的一套用于网页评级的系统，网页级别是所有Google网络搜索工具的基础。
作为组织管理工具，网页级别利用了互联网独特的民主特性及其巨大的链接结构。
实质上，当从网页 A 链接到网页 B 时，Google 就认为"网页 A 投了网页 B 一票"。
Google 根据网页的得票数评定其重要性。
然而，除了考虑网页得票数（即链接）的纯数量之外，Google 还要分析投票的网页。
"重要"的网页所投出的票就会有更高的权重，并且有助于提高其它网页的"重要性"。
重要的、高质量的网页会获得较高的网页级别。
Google 在排列其搜索结果时，都会考虑每个网页的级别。
当然，如果不能满足您的查询要求，网页级别再高对您来说也毫无意义。
因此，Google 将网页级别与完善的文本匹配技术结合在一起，为您找到最重要、最有用的网页。
Google 所关注的远不只是关键词在网页上出现的次数，它还对该网页的内容（以及该网页所链接的内容）进行全面检查，从而确定该网页是否满足您的查询要求。
Google 以其复杂而全自动的搜索方法排除了任何人为因素对搜索结果的影响。
虽然Google 也在搜索结果旁刊登相关广告，但没人能花钱买到更高的网页级别，从而保证了网页排名的客观公正
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