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[[File:PageRanks-Example.jpg|thumb|400x400px|图片注释：在简单的网络中，使用百分比表示PageRank(Google使用对数标尺)。尽管到C的链接较少，但页面C的PageRank高于页面E。到C的一个链接来自重要页面，因此具有很高的价值。如果一个人从随机页面开始浏览，有85％的可能性从他当前访问的页面中选择一个随机链接，而有15％的可能性从整个网络中随机跳转到某个页面，则他们将到达页面E占8.1％的时间（即跳到任意页面的可能性为15％，对应的阻尼系数为85％）。如果没有阻尼，则所有浏览网站的人最终都将停留在A，B或C页上，而所有其他页面的PageRank均为0。在存在阻尼的情况下，即使页面A没有自己的传出链接，它也可以有效链接到网络中的所有页面。]]

[[File:PageRanks-Example.jpg|thumb|400x400px|图片注释：在简单的网络中，使用百分比表示PageRank(Google使用对数标尺)。尽管到C的链接较少，但页面C的PageRank高于页面E。到C的一个链接来自重要页面，因此具有很高的价值。如果一个人从随机页面开始浏览，有85％的可能性从他当前访问的页面中选择一个随机链接，而有15％的可能性从整个网络中随机跳转到某个页面，则他们将到达页面E占8.1％的时间（即跳到任意页面的可能性为15％，对应的阻尼系数为85％）。如果没有阻尼，则所有浏览网站的人最终都将停留在A，B或C页上，而所有其他页面的PageRank均为0。在存在阻尼的情况下，即使页面A没有自己的传出链接，它也可以有效链接到网络中的所有页面。]]

PageRank(PR)算法，又称为网页排名算法，Google左侧排算法，由谷歌创始人之一的'''拉里·佩奇 Larry Page'''命名。PageRank是一种衡量网站页面重要性的方法。根据谷歌的说法：

PageRank(PR)算法，又称为网页排名算法、Google左侧排算法，由谷歌创始人之一的'''拉里·佩奇 Larry Page'''命名。PageRank是一种衡量网站页面重要性的方法。根据谷歌的说法：

PageRank通过计算页面链接的数量和质量来粗略估计分析网站的重要性。基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。

PageRank通过计算页面链接的数量和质量来粗略估计分析网站的重要性。基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。