pagerank算法是链接分析算法中最重要也是最核心的算法了，很多链接分析算法都是基于pagerank算法衍生和升级改善过来的，今天就和大家一起共同学习下pagerank算法。

pagerank算法来源：

谷歌的两位创始人，当时还是美国斯坦福大学 (Stanford University) 研究生的佩奇 (Larry Page) 和布林 (Sergey Brin) 开始了对网页排序问题的研究。他们的借鉴了学术界评判学术论文重要性的通用方法， 那就是看论文的引用次数。由此想到网页的重要性也可以根据这种方法来评价。于是PageRank的核心思想就诞生了2，非常简单：

如果一个网页被很多其他网页链接到的话说明这个网页比较重要，也就是PageRank值会相对较高

如果一个PageRank值很高的网页链接到一个其他的网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地因此而提高

PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。

算法原理

PageRank算法总的来说就是预先给每个网页一个PR值（下面用PR值指代PageRank值），由于PR值物理意义上为一个网页被访问概率，所以一般是1N，其中N为网页总数。另外，一般情况下，所有网页的PR值的总和为1。如果不为1的话也不是不行，最后算出来的不同网页之间PR值的大小关系仍然是正确的，只是不能直接地反映概率了。

预先给定PR值后，通过下面的算法不断迭代，直至达到平稳分布为止。

具体链接是如何迭代，这里不做演示和说明。大家只需要指导pagerank算法的核心思想即可，因为做为站长，最重要的是如何运用。但是任何一个算法都不可能尽善尽美，pagerank算法也有一些弊端。

PageRank算法的缺点

第一，没有区分站内导航链接。很多网站的首页都有很多对站内其他页面的链接，称为站内导航链接。这些链接与不同网站之间的链接相比，肯定是后者更能体现PageRank值的传递关系。

第二，没有过滤广告链接和功能链接（例如常见的“分享到微博”）。这些链接通常没有什么实际价值，前者链接到广告页面，后者常常链接到某个社交网站首页。

第三，对新网页不友好。一个新网页的一般入链相对较少，即使它的内容的质量很高，要成为一个高PR值的页面仍需要很长时间的推广。

针对PageRank算法的缺点，有人提出了TrustRank算法。其最初来自于2004年斯坦福大学和雅虎的一项联合研究，用来检测垃圾网站。TrustRank算法的工作原理：先人工去识别高质量的页面(即“种子”页面)，那么由“种子”页面指向的页面也可能是高质量页面，即其TR值也高，与“种子”页面的链接越远，页面的TR值越低。“种子”页面可选出链数较多的网页，也可选PR值较高的网站。

TrustRank算法给出每个网页的TR值。将PR值与TR值结合起来，可以更准确地判断网页的重要性。

简单总结下pagerank算法

1，高质量的页面给予的得分更高。（质量）

2，链接是会迭代的。

3，链接需要一段时间才会稳定。

4，一个页面被链接的次数越多说明它越重要（数量）