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google是怎样计算PR值的?

google是怎样计算PR值的?

 

    我们假设把一个网站分为四个网页:A,B, C 和 D。如果所有页面都链向 A, 那么 A 的 PR(PageRank)值将是 B,C 及 D 的和。

    PR(A) = PR(B) + PR(C) + PR(D)

    继续假设 B 也有链接到 C,并且 D 也有链接到包括 A 的 3 个页面。一个页 面不能投票 2 次。所以 B 给每个页面半票。以同样的逻辑,D 投出的票只有三 分之一算到了 A 的 PageRank 上。

    PR(A) =PR(B) /2+PR(C) /1+PR(D)/3

    换句话说,根据链处总数平分一个页面的 PR 值。

    PR(A) =PR(B) /L(B)+PR(C) /L(C)+PR(D)/L(D)

    最后,所有这些被换算为一个百分比再乘上一个系数 q。由于下面的算法, 没有页面的 PageRank 会是 0。所以,Google 通过数学系统给了每个页面一个最小值 1R 值如何计算

    PR(A) =(PR(B) /L(B)+PR(C) /L(C)+PR(D)/L(D)+...+PR(N)/L(N))q+1-q

    所以一个页面的 PageRank 是由其他页面的 PageRank 计算得到。Google 不 断的重复计算每个页面的 PageRank。如果您给每个页面一个随机 PageRank 值 (非 0),那么经过不断的重复计算,这些页面的 PR 值会趋向于正常和稳定。这 就是搜索引擎使用它的原因。

    其中,PR(A):指网页 A 的佩奇等级(PR 值) PR(B)、PR(C)...PR(N)表示链接网页 A 的网页 N 的佩奇等级(PR)。N 是链接 的总数,这个链接可以使来自任何网站的导入链接(反向链接)。 L(N):网页 N 往其他网站链接的数量(网页 N 的导出链接数量) q:阻尼系数,介于 0-1 之间,google 设为 0.85.
从上面的公式我们可以看到网页 A 的 PR 是由链接它的其他网页 L(N)所决 定的。在网页 L(N)中如果有一个链接指向网页 A,那么 A 就得到了一个“投票
气而这个投票来自网上任何一张网页。每个“投票”都是表示一份“支持”。越 多的链接指向网页 A,网页 A 的 PR 值或者等级就越高。没有链接就是没有一个网页支持 A。

    但是不同网页的 PR 值不同,所以不同的网页给网页 A 的投票权重是不一样的。

    完整的 PR 值计算方法

    这个方程式引入了随机浏览的概念,即有人上网无聊随机打开一些页面,点一些链接。一个页面的 PageRank 值也影响了它被随机浏览的概率。为了便于理 解,这里假设上网者不断点网页上的链接,最终到了一个没有任何链出页面的网 页,这时候上网者会随机到另外的网页开始浏览。
为了对那些有链出的页面公平,q = 0.15(q 的指阻尼系数即响应时间)的算法被用到了所 有页面上,估算页面可能被上网者放入书签的概率。

    这项技术的主要缺点是旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新 页面也不会有很多上游链接,除非它是某个站点的子站点。

    这就是  PageRank  需要多项算法结合的原因。Google  经常惩罚恶意提高 PageRank 的行为,至于其如何区分正常的链接交换和不正常的链接堆积仍然是商业机密。
    但是我们始终坚持一点是,大家不要刻意的去追求 PR 值,因为影响排名的 因素有上百种。建议网站设计人员可以充分认识佩奇等级在 google 优化排名中 的重要作用,从设计前的考虑到后期网站更新都要考虑一下佩奇等级。从而很好的利用 google PageRank。


 

(来源:)

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