PageRank(PR)算法是由谷歌創始人之一的拉里·佩奇LarryPage命名的一種衡量網站頁面重要性的方法。根據谷歌的說法，PageRank通過計算頁面鏈接的數量和質量來粗略估計分析網站的重要性。基本假設是：更重要的頁面往往更多地被其他頁面引用，或其他頁面中會更多地加入通向該頁面的超鏈接。
PageRank算法的背景和基本原理
PageRank算法是一種鏈接分析算法，它通過對超鏈接集合（如萬維網）中的元素實現數值權重賦值，實現“衡量集合范圍內某一元素的相關重要性”的目的。該算法可以應用于帶有相互引用或者引用關系的任何實體集合。算法賦值給任何給定元素E的數值權重稱為E的PageRank，并且用PR(E)表示。
PageRank的結果來源于一種基于圖論的數學算法。它將萬維網上所有的網頁視作節點，而將超鏈接視作邊，并且考慮到了一些熱門的網站。每個節點的權重值表示對應的頁面的重要度。通向該網頁的超鏈接稱做“對該網頁的投票”，每個網頁的權重值大小被遞歸地定義，依托于所有鏈接該頁面的頁面的權重值。例如，一個被很多頁面的鏈接的頁面將會擁有較高的權重值。
PageRank算法的發展和應用
自LarryPage和謝爾蓋·布林(google的另外一位創始人)的首篇論文發表以來，已經有許多關于PageRank的學術論文被發表。實際上，PageRank概念可能很容易受到利用。相關的研究會關注那些因受到影響而出現錯誤的PageRank結果，以找到一種有效地避免其PageRank被錯誤影響的方法（如忽略部分錯誤的鏈接）。
PageRank算法中的點擊算法是由喬恩·克萊因伯格提出的。而其他的基于鏈接的網頁排名算法有Kleinberg發明的HITS算法，IBMCLEVER Project，TRustRank算法以及hummingbird算法等等。
結語
雖然PageRank算法不再是谷歌用于排序搜索結果的唯一算法，但它是谷歌公司使用的第一個排序搜索算算法，也是最著名的算法。截止至2019年9月24日，PageRank及其所有的相關專利已過期。PageRank算法的發展和應用仍在不斷推進，為搜索引擎排名提供了重要的參考依據。
PageRank算法的出現和應用，對于搜索引擎的發展和網頁排名的提升起到了重要的作用。在未來，隨著技術的不斷進步和算法的不斷優化，PageRank算法將繼續發揮重要的作用，為用戶提供更加精準和有效的搜索結果。
