页面排名，或页面排名，也被称为页面排名，谷歌左排名或页面排名。
这是拉里，谷歌的创始人？佩奇(拉里；佩奇)和谢尔盖？布林(谢尔盖；Brin)在1997年建立早期搜索系统的原型时提出了链接分析算法。自从谷歌在商业领域取得前所未有的成功以来，该算法已经成为其他搜索引擎和学术界密切关注的计算模型。目前，许多重要的链接分析算法都是从PageRank算法中派生出来的。网页排名是谷歌用来衡量网页排名/重要性的方法，也是谷歌用来衡量网站质量的唯一标准。在整合了标题和关键词等所有其他因素后，谷歌通过页面排名调整搜索结果，使那些“排名/重要性”更高的页面在其他搜索结果网站中排名更高，从而提高搜索结果的相关性和质量。它的等级是从0到10，10是满分。公关价值越高，网页就越受欢迎(也越重要)。例如，PR值为1表示该网站不是很受欢迎，而PR值为7到10表示该网站非常受欢迎(或非常重要)。一般的PR4，即使是一个好网站。谷歌将其网站的公关值设为10，这表明谷歌是一个非常受欢迎的网站，也可以说这个网站非常重要。
2.从入站链接到页面排名的计数：
在PageRank被提出之前，一些研究者已经提出利用网页中的链接数量来分析和计算链接。如果一个网页有更多的链接，那么这个网页就更重要了。早期，许多搜索引擎也采用链接数作为链接分析方法，这对提高搜索引擎的效果也起到了很大的作用。PageRank不仅考虑链接数量的影响，还涉及网页的质量。这两种方法的结合使得网页的重要性得到了更好的评价标准。
网页排名计算基于以下两个基本条件：
(1)数量如果：在网络图模型中，如果一个页面节点从其他页面接收到更多的传入链接，那么这个页面更重要。
(2)质量如果链接到页面A的质量不同，高质量的页面将通过链接向其他页面传递许多其他权重。因此，高质量的页面越指向A页面，A页面就越重要。
3.基本概念
(1)脱离链条
如果网页B的超链接B-Link被附加到网页A，用户可以在浏览网页A时点击B-Link，然后进入网页B.以上情况表明，甲与乙相连，表明甲不在乙链上.可以看出，网页a也可以脱离链接C，如果a也附有超链接C-链接的网页C。
(2)进入链条
点击网页a中的B-Link进入B，即a进入B链.如果用户自己在浏览器输入字段中输入网页B的网址，然后输入B，这意味着用户通过输入该网址进入链B
(3)无连锁
如果在网页A中没有附加到其他网页的超链接，这意味着A没有脱离链接
(4)只把链子从你自己身上拿出来
如果网页A中没有附加到其他网页的超链接，而只有它自己的超链接，这意味着A只链接到它自己
(5)公关价值
网页的PR值是网页被访问的概率。公关价值越高，其排名就越高。
4.算法原理
一般来说，网页排名算法[ref _ 3]预先给每个网页一个PR值(在下文中，PR值指的是网页排名值)。由于PR值是网页在物理意义上的访问概率，它通常是1N，其中n是网页的总数。另外，一般来说，所有网页的PR值之和为1。如果不是1，也不是不可能。不同网页之间的大小关系仍然是正确的，但它不能直接反映概率。
在预先给定PR值之后，它通过下面的算法迭代，直到它达到稳定的分布。
互联网上的许多网页可以看作是一个有向图。下图是一个简单的例子[ref _ 4]:
样本1
此时，a的PR值可以表示为：
公关(甲)=公关(乙)公关(丙)
但是，除了C，B和D还有不止一个传出链，所以上面的公式是不准确的。假设一个用户现在正在浏览网页，那么他下一步是打开网页还是打开网页的统计概率应该是一样的。因此，a的PR值应表示为：
公关(甲)=公关(乙)2公关(丙)1
互联网上有些网页并未脱离这一链条，如下所示：
样本1
图中的网页没有外链接，对其他网页没有公关价值。我们不喜欢这个自私的网页(事实上，它是为了满足马尔可夫链的收敛性)，所以如果它已经向外链接到所有的网页(包括它自己)，在这个图中一个的PR值可以表示为：
公关(甲)=公关(乙)2公关(丙)4
但是，让我们考虑另一种情况：在互联网中，一个网页只链接自己，或者几个网页的链接形成一个圆形。然后，在不断迭代的过程中，一个或几个网页的PR值只会增加或减少，这显然不是合理。下图中的C网页就是刚才说只链接到自身的网页：
样本3
来解决这个问题。让我们想象一个人随意浏览网页。当他到达c网页时，他显然不会一直被c网页的技巧所困扰。我们假设他有一定的概率输入网址并直接跳转到一个随机的网页，跳转到每个网页的概率是相同的。因此，该图中a的PR值可以表示为：
PR(A)=(PR(B)2) (1？)4
在正常情况下，网页的公共关系值计算如下：
PR(pi)=pjMpiPR(pj)L(pj) (1？)氮
其中Mpi是所有链接到pi网页的网页的集合，L(pj)是pj网页中的链接数，n是网页总数，一般为0.85。
根据上面的公式，我们可以计算出每个网页的PR值，最终的结果是当迭代稳定时。
