PageRank(PR)算法是由谷歌创始人之一的拉里·佩奇LarryPage命名的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，或其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接。
PageRank算法的背景和基本原理
PageRank算法是一种链接分析算法，它通过对超链接集合（如万维网）中的元素实现数值权重赋值，实现“衡量集合范围内某一元素的相关重要性”的目的。该算法可以应用于带有相互引用或者引用关系的任何实体集合。算法赋值给任何给定元素E的数值权重称为E的PageRank，并且用PR(E)表示。
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，而将超链接视作边，并且考虑到了一些热门的网站。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”，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算法的发展和应用
自LarryPage和谢尔盖·布林(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）。
PageRank算法中的点击算法是由乔恩·克莱因伯格提出的。而其他的基于链接的网页排名算法有Kleinberg发明的HITS算法，IBMCLEVER Project，TRustRank算法以及hummingbird算法等等。
结语
虽然PageRank算法不再是谷歌用于排序搜索结果的唯一算法，但它是谷歌公司使用的第一个排序搜索算算法，也是最著名的算法。截止至2019年9月24日，PageRank及其所有的相关专利已过期。PageRank算法的发展和应用仍在不断推进，为搜索引擎排名提供了重要的参考依据。
PageRank算法的出现和应用，对于搜索引擎的发展和网页排名的提升起到了重要的作用。在未来，随着技术的不断进步和算法的不断优化，PageRank算法将继续发挥重要的作用，为用户提供更加精准和有效的搜索结果。
