算法动画 · 排序
PageRank 算法动画
展示 PageRank 如何通过网页间的链接关系迭代计算每个页面的重要性排名。
PageRank
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未激活·当前高亮（8 个元素）
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网页之间通过超链接形成有向图，每个网页是一个节点，链接是有向边。目标是衡量每个页面的重要性。
第 1 步 / 共 714%
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🎯
以人名而非网页命名PageRank的"Page"不是指"网页"(web page)，而是发明者Larry Page的姓氏。这个算法的核心理念是：一个网页的重要性取决于链接到它的网页的重要性——这是一种优雅的递归定义。原始公式中的阻尼系数0.85模拟了一个"随机冲浪者"：85%的概率沿链接点击，15%的概率随机跳转到任意网页。PageRank是Google的第一个核心算法，1998年的原始论文仅有8页，却催生了一个市值万亿美元的公司。
来源：Brin & Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine", 1998
一句话总结
💡
PageRank 通过网页间的链接关系迭代传播重要性，使被重要网页指向的网页获得更高排名。
常见误区
这些坑别踩
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误区 1
PageRank 只看入链数量。
✓
正确理解
它看的是入链的"质量"，重要网页的链接权重更高。
✗
误区 2
PageRank 能直接判断内容相关性。
✓
正确理解
它衡量的是链接结构的重要性，与内容相关性无关，需结合内容排序。
✗
误区 3
随机游走会卡在悬空节点。
✓
正确理解
需用阻尼因子（随机跳转）处理悬空节点保证收敛。