PageRank让链接来“投票” （二）

上一章"PageRank让链接来"投票" （一）"提到了PageRank 的技术及简单算法，本章再深入的探讨一下PageRank完整的算法。

完整的算法

这个方程式引入了随机浏览的概念，即有人上网无聊随机打开一些页面，点一些链接。一个页面的PageRank值也影响了它被随机浏览的概率。为了便于理解，这里假设上网者不断点网页上的链接，最终到了一个没有任何链出页面的网页，这时候上网者会随机到另外的网页开始浏览。

为了对那些有链出的页面公平，q = 0.15(q的意义见上文)的算法被用到了所有页面上, 估算页面可能被上网者放入书签的概率。

所以，这个等式如下:

p₁,p₂,...,p_N是被研究的页面，M(p_i)是链入p_i页面的数量，L(p_j)是p_j链出页面的数量，而N是所有页面的数量。

PageRank值是一个特殊矩阵中的特征向量。这个特征向量为

R是等式的答案

如果p_j不链向p_i, 而且对每个j都成立时，等于 0

这项技术主要的弊端是，旧的页面等级会比新页面高，因为新页面，即使是非常好的页面，也不会有很多链接，除非他是一个站点的子站点。

这就是 PageRank 需要多项算法结合的原因。昨天点石互动也说了wikipedia.com在google的一些关键词内表现很好整体的访问量超过一些门户网站，另一方面也是数万网民的共同努力。

Google对维基百科情有独钟之一,风采依扬想应该是：PageRank 似乎倾向于维基百科页面，在条目名称的搜索结果中总在大多数或者其他所有页面之前。原因主要是维基百科内相互的链接很多，并且有很多站点链入。

Google 经常处罚恶意提高 PageRank 的行为。Google 究竟怎样区分正常的链接交换和不正常的链接堆积仍然是商业机密。