PageRank算法与原理与页面排名

SEO算法
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2019-08-17 20:37 浏览次数:365 来源:跳米SEO

PageRank算法

 

页面排名算法介绍

PageRank,又称网页排名、谷歌左侧排名,是一种由搜索引擎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。

假设一个由4个网页组成的群体:A,B,C和D。如果所有页面都只链接至A,那么A的PR(PageRank)值将是B,C及D的Pagerank总和。

PR(A)=PR(B)+PR(C)+PR(D)

重新假设B链接到A和C,C只链接到A,并且D链接到全部其他的3个页面。一个页面总共只有一票。所以B给A和C每个页面半票。以同样的逻辑,D投出的票只有三分之一算到了A的PageRank上。

PR(A)=1/2PR(B)+1PR(C)+1/3PR(D)

PageRank页面排名算法公式

对于一个页面A,那么它的PR值为:

PR(A)=(1-d)+d[PR(T1)/C(T1)+…+PR(Tn)/C(Tn)]

PR(A) 是页面A的PR值

PR(Ti)是页面Ti的PR值,在这里,页面Ti是指向A的所有页面中的某个页面

C(Ti)是页面Ti的出度,也就是Ti指向其他页面的边的个数

d 为阻尼系数,其意义是,在任意时刻,用户到达某页面后并继续向后浏览的概率,

该数值是根据上网者使用浏览器书签的平均频率估算而得,通常d=0.85

还有一个版本的公式:

PR(A)=(1-d)/N+d[PR(T1)/C(T1)+…+PR(Tn)/C(Tn)]

N为页面的总数

PageRank页面排名举例

 

页面关系图

 

为了便于计算,我们假设每个页面的PR初始值为1,d为0.5。

页面A的PR值计算如下:PR(A)=0.5+0.5*PR(C)=0.5+0.5*1=1

页面B的PR值计算如下:PR(B)=0.5+0.5*[PR(C)/2]=0.5+0.5*1/2=0.75

页面C的PR值计算如下:PR(C)=0.5+0.5*{[PR(A)/2]+PR(B)}=0.5+0.5*(1/2+0.75)=1.125

下面是迭代计算12轮之后,各个页面的PR值:

PageRank迭代计算12轮数值

 

那么什么时候,迭代结束呢?一般要设置收敛条件:比如上次迭代结果与本次迭代结果小于某个误差,我们结束程序运行;比如还可以设置最大循环次数。

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