一、 PageRank介绍
PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，是Google用来衡量一个站点的好坏的唯一标准，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。
对于某个互联网网页A来说，该网页PageRank的计算基于下面两个基本如果：
数量如果：在Web图模型中，如果一个页面节点接收到的其它网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。
质量如果：指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接向其它页面传递很多其它的权重。所以越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。
利用以上两个如果，PageRank算法刚開始赋予每一个网页同样的重要性得分，通过迭代递归计算来更新每一个页面节点的PageRank得分，直到得分稳定为止。 PageRank计算得出的结果是网页的重要性评价，这和用户输入的查询是没有不论什么关系的，即算法是主题无关的。
总结：PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，Google根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。简单的说，一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。
二、PageRank算法原理
PageRank的计算充分利用了两个如果：数量如果和质量如果。过程例如以下：
1）在初始阶段：网页通过链接关系构建起Web图，每一个页面设置同样的PageRank值，通过若干轮的计算，会得到每一个页面所获得的终于PageRank值。随着每一轮的计算进行，网页当前的PageRank值会不断得到更新。
2）在一轮中更新页面PageRank得分的计算方法：在一轮更新页面PageRank得分的计算中，每一个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包括的出链上，这样每一个链接即获得了对应的权值。而每一个页面将全部指向本页面的入链所传入的权值求和，就可以得到新的PageRank得分。当每一个页面都获得了更新后的PageRank值，就完毕了一轮PageRank计算。
三、PageRank算法的基本思想
假设网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的全部者觉得A比較重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/L(T)。
当中PR（T）为T的PageRank值，L(T)为T的出链数。
则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。
即一个页面的得票数由全部链向它的页面的重要性来决定，到一个页面的超链接相当于对该页投一票。一个页面的PageRank是由全部链向它的页面（链入页面）的重要性经过递归算法得到的。一个有较多链入的页面会有较高的等级，相反假设一个页面没有不论什么链入页面，那么它没有等级。
四、PageRank算法的优缺点
优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。
不足：人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低；另外，PageRank有很严重的对新网页的歧视。
五、针对PageRank忽略主题的改进——Topic-Sensitive PageRank
基本思想：针对PageRank对主题的忽略而提出。核心思想：通过离线计算出一个 PageRank向量集合，该集合中的每一个向量与某一主题相关，即计算某个页面关于不同主题的得分。
主要分为两个阶段：主题相关的PageRank向量集合的计算和在线查询时主题的确定。
优点：根据用户的查询请求和相关上下文判断用户查询相关的主题（用户的兴趣）返回查询结果准确性高。
不足：没有利用主题的相关性来提高链接得分的准确性。
六、影响google PageRank的因素有哪些呢?
1 与pr高的网站做链接:
2 内容质量高的网站链接
3加入搜索引擎分类目录
4 加入免费开源目录
5 你的链接出现在流量大、知名度高、频繁更新的重要网站上
6 google对DPF格式的文件比较看重。
7 安装Google工具条
8 域名和tilte标题出现关键词与meta标签等
9 反向连接数量和反向连接的等级
10 Google抓取您网站的页面数量
11导出链接数量
参考：
https://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24368085
