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第30行： − PageRank算法通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个链接的概率。PageRank值（PR）可以在任何规模的文件（document）集合中计算得出，而每个链接都指向该集合中的某个特定文件。相关研究论文指出，在初次计算前，总概率将被均分到每个文件上，使得集合中的每个文件被访问的概率都是相同的。接下来在重复多次的计算（又称为“迭代”）中，算法将根据集合的实际情况不断调整PR值，使得其越来越接近最真实的理论值。+ 第44行：
第44行： −
→PageRank的基本思想
==算法==
==算法==
===PageRank的基本思想===
===PageRank的基本思想===
PageRank算法通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个链接的概率。PageRank值（PR）可以在任何规模的文件集合中计算得出，而每个链接都指向该集合中的某个特定文件。相关研究论文指出，在初次计算前，总概率将被均分到每个文件上，使得集合中的每个文件被访问的概率都是相同的。接下来在重复多次的计算（又称为“迭代”）中，算法将根据集合的实际情况不断调整PR值，使得其越来越接近最真实的理论值。
PageRank的设计受到学术论文引用启发。衡量一篇学术论文质量高与否，最重要的一个指标是引用次数，高引用量的论文通常意味着高质量。同理，如果一张网页被引用（以超链接的形式）多了，那么该网页就比较重要。总结起来，PageRank的核心思想有两点（结合图1说明）：
PageRank的设计受到学术论文引用启发。衡量一篇学术论文质量高与否，最重要的一个指标是引用次数，高引用量的论文通常意味着高质量。同理，如果一张网页被引用（以超链接的形式）多了，那么该网页就比较重要。总结起来，PageRank的核心思想有两点（结合图1说明）：
搜索引擎的工作原理可以简化为：输入关键词，返回与该关键词相关的网页（一个集合，相当于得到一张子图），在该子图上计算每个节点的PageRank值，PageRank值高的网页排在前面，低的就排在后面。
搜索引擎的工作原理可以简化为：输入关键词，返回与该关键词相关的网页（一个集合，相当于得到一张子图），在该子图上计算每个节点的PageRank值，PageRank值高的网页排在前面，低的就排在后面。
===计算PageRank===
===计算PageRank===