【AI大数据计算原理与代码实例讲解】PageRank

1. 背景介绍

PageRank（页面排名）是谷歌搜索引擎最核心的排序算法之一。PageRank 算法可以用来评估一个网页的重要性。Google 的创始人 Larry Page（拉里·佩奇）在1996年时发明了PageRank。它最初的目的是为了评估世界上每个网站的重要性，以便在谷歌搜索中排序。虽然现在PageRank已经不再是谷歌的核心算法，但它仍然是搜索引擎排名算法的基石之一。

PageRank 算法的核心思想是通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性。PageRank 算法的主要步骤如下：

1. 从所有网页中抽取出所有有链接的网页。
2. 计算出每个网页的出链数量。
3. 通过迭代过程，计算出每个网页的PageRank。
4. 根据每个网页的PageRank进行排序。

2. 核心概念与联系

PageRank 算法的核心概念是通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性。PageRank 算法的核心概念包括：

• 网页：一个具有唯一URL的HTML文档。
• 链接：从一个网页指向另一个网页的超链接。
• 出链：指向某个网页的链接数量。
• 迭代：PageRank 算法通过不断地迭代来计算每个网页的PageRank。

PageRank 算法的核心概念与链接分析、搜索引擎排名等领域有着密切的联系。链接分析是PageRank 算法的基础，通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性。搜索引擎排名是PageRank 算法的主要应用场景，通过PageRank 算法来