PageRank 是由 Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 开发的一种算法，用于衡量网页基于其链接结构的重要性。它为每个页面分配一个数值分数，反映了用户在网络上随机点击链接时遇到该页面的可能性。与计算链接的简单指标不同，PageRank 强调质量而非数量：来自高排名页面的链接比来自鲜为人知的页面的链接更重要。该算法将整个网络视为一个有向图，其中页面是节点，链接是边。这种方法通过优先考虑不仅与关键字相关，而且在其网络中具有权威性的页面，从而改变了搜索引擎。
PageRank 的核心机制涉及迭代计算，该计算在图中分配“排名”值。最初，每个页面都获得相同的排名（例如，对于 N 个页面，为 1/N）。然后，每个页面在其链接到的页面之间平均分配其排名。一个阻尼因子（通常为 0.85）对用户将继续点击链接而不是停止或跳转到随机页面的概率进行建模。公式为： PR(A) = (1 - d)/N + d * (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn)) 在这里，PR(A) 是页面 A 的排名，T1...Tn 是链接到 A 的页面，而 C(Ti) 是页面 Ti 上的出站链接数。此过程重复进行，直到排名值稳定为止。例如，如果 Wikipedia 链接到您的页面，并且 Wikipedia 本身具有许多高质量的反向链接，则与接收来自孤立页面的链接相比，您的页面的排名会显着提高。
实施 PageRank 需要有效处理大规模图。开发人员通常使用迭代方法（例如幂迭代）或分布式框架（例如 Apache Spark）进行计算。挑战包括处理垃圾邮件（例如，操纵性链接农场）和动态网站的计算成本。现代搜索引擎将 PageRank 与其他信号（例如，用户行为、内容质量）相结合，但该算法仍然是基础。一个实际的例子：由于阻尼因子 (1-d)/N 项，没有入站链接的页面仍然获得最小的排名，从而确保没有页面的排名为零。了解 PageRank 有助于开发人员掌握链接结构如何影响可见性以及设计优先考虑权威内容的系统。