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PageRank的结果来源于一种基于'''图论'''的数学算法。它将万维网上所有的网页视作'''节点 node'''，而将超链接视作'''边 edge'''，并且考虑到了一些权威的网站，类似cnn.com或者qq.com。每个节点的权重值表示对应的页面的重要度。通向该网页的超链接称做“对该网页的投票 a vote of support”。每个网页的权重值大小被递归地定义，依托于所有链接该页面的页面的权重值。例如，一个被很多页面的链接的页面将会拥有较高的权重值。

PageRank的结果来源于一种基于'''图论'''的数学算法。它将万维网上所有的网页视作'''节点 node'''，而将超链接视作'''边 edge'''，并且考虑到了一些热门的网站，如中国新浪网。每个节点的权重值表示对应的页面的重要度。通向该网页的超链接称做“对该网页的投票 a vote of support”。每个网页的权重值大小被递归地定义，依托于所有链接该页面的页面的权重值。例如，一个被很多页面的链接的页面将会拥有较高的权重值。

自Page和'''谢尔盖·布林 Sergey Brin'''(Google的另外一位创始人)的首篇论文发表以来，已经有许多关于PageRank的学术论文被发表。实际上，PageRank概念可能很容易受到利用。相关的研究会关注那些因受到影响而出现错误的PageRank结果，以找到一种有效地避免其PageRank被错误影响的方法（如忽略部分错误的链接）。

自Page和'''谢尔盖·布林 Sergey Brin'''(Google的另外一位创始人)的首篇论文发表以来，已经有许多关于PageRank的学术论文被发表。实际上，PageRank概念可能很容易受到利用。相关的研究会关注那些因受到影响而出现错误的PageRank结果，以找到一种有效地避免其PageRank被错误影响的方法（如忽略部分错误的链接）。