PageRank算法

1998年，Sergey Brin和Lawrence Page提出了PageRank算法。

该算法基于“从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页”的回归关系，来判定网页的重要性。

该算法认为从网页A导向网页B的链接可以看作是页面A对页面B的支持投票，根据这个投票数来判断页面的重要性。当然，不仅仅只看投票数，还要对投票的页面进行重要性分析，越是重要的页面所投票的评价也就越高。

根据这样的分析，得到了高评价的重要页面会被给予较高的PageRank值，在检索结果内的名次也会提高。PageRank是基于对“使用复杂的算法而得到的链接构造” 的分析，从而得出的各网页本身的特性。

PageRank算法的优点在于它对互联网上的网页给出了一个全局的重要性排序，并且算法的计算过程是可以离线完成的，这样有利于迅速响应用户的请求。

其缺点在于主题无关性，没有区分页面内的导航链接、广告链接和功能链接等，容易对广告页面有过高评价；另外，PageRank算法的另一弊端是，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。