这些图结构中的数据为机器学习提供了丰富的理论和应用场景。 其中，PageRank 算法是 图链接分析 的经典代表，它是图数据上的无监督学习方法的典范。 PageRank 算法最初由 Larry Page 和 Sergey Brin 在 1996 年提出。 这个算法的诞生背后有一个有趣的故事。

The PageRank of a page is defined recursively and depends on the number and PageRank metric of all pages that link to it ("incoming links"). A page that is linked to by many pages with high PageRank receives a high rank itself.

Apr 17, 2020 · 本文深入解析了Google创始人提出的PageRank算法，阐述了其背景、核心思想及应用原理，包括PageRank的基本公式、矩阵化表达、DeadEnds和SpiderTraps问题的解决方法，并通过代码实战演示算法实现过程。

什么是 PageRank？ PageRank 是谷歌创始人 拉里·佩奇 和 谢尔盖·布林 在 1998 年提出的算法，用于衡量网页的重要性。 它的核心思想是： • 网页的重要性取决于其他网页对它的引用（链接）。 • 如果一个网页被很多重要网页链接，那么它自己也应该很重要。

PageRank 又称 网页排名 、 谷歌左侧排名 、 PR，是 Google 公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。 PageRank本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。

Oct 17, 2024 · PageRank的引入不仅提升了搜索引擎的性能，也在很大程度上推动了互联网信息检索技术的发展。 本篇文章旨在深入探讨PageRank算法的技术原理、数学模型和实际应用。

Jan 3, 2024 · PageRank算法是谷歌搜索引擎核心技术，通过网页链接关系评估重要性，影响搜索结果排序。 其核心是“投票机制”，链接多的网页更权威。 算法经迭代计算分配稳定值，广泛应用于搜索、社交网络及推荐系统，助力信息精准检索与个性化推荐。

Jul 25, 2025 · 本文详细介绍了PageRank的数学公式、核心因素、算法演进过程，以及对现代SEO的影响。 深入了解Google如何通过链接分析评估网页权威性，掌握PageRank对搜索排名的重要作用。

PageRank算法是参照论文引用影响力的算法，是属于图论的影响力模型（基于图论的还有经常被用于用户画像的社区发现系列如 LPA算法，另写文章）。

May 16, 2023 · PageRank is a Google algorithm for ranking pages based on the flow of authority via links, created by Larry Page and Sergey Brin.