pagerank是十大資料探勘演算法之一pagerank演算法，即網頁排名演算法，由google創始人拉里佩奇在斯坦福上學的時候提出來的。該演算法用於對網頁進行排名，排名高的網頁表示該網頁被訪問的概率高。
該演算法的主要思想有兩點：
a. 如果多個網頁指向某個網頁a，則網頁a的排名較高。
b. 如果排名高a的網頁指向某個網頁b，則網頁b的排名也較高，即網頁b的排名受指向其的網頁的排名的影響。
pagerank用到了隨機遊走演算法。
pagerank演算法的基本想法是在有向圖上定義乙個隨機遊走模型，即一階馬爾可夫鏈，描述隨機遊走者沿著有向圖隨機訪問各個結點的行為。
還有python實現
網頁排序之PageRank
在google創立初期，搜尋網頁排序使用的核心演算法就是pagerank，成就其成為全球最大的搜尋引擎。搜尋引擎使用者希望在查詢過後，快速準確的找到使用者需要的網頁，因此需要行之有效的網頁排名演算法。谷歌的兩位創始人的佩奇和布林，借鑑了學術界評判學術 重要性的通用方法 的引用次數 由此想到網頁的重要...
PageRank演算法初探
pagerank演算法由segey brin和larry page在1998年發表在www7。該演算法的高效能和易使用等特點，和其他的搜尋系統相比質量更高。因此，谷 歌成為世界上最常用的搜尋引擎有很大一部分是基於此。他們借鑑了當時學術界評判 重要性的通用方法，根據 的引用次數。將這種思路對映到網頁的...
PageRank 演算法隨記
遞迴的意思是 假如現在要求c，指向c的入鏈只有b，那麼得先求b的重要度，b重要度的大小取決於指向b的入鏈以及這些入鏈的重要度。隨機 的解釋 從i這個頁面開始，它可能有di種選擇，而且他做每一種選擇的時候，選擇的概率是相同的，即他決定到下乙個頁面是乙個隨機的選擇 應該跳到那個頁面 我們把上面圖中的矩陣...