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PageRank知多少?  

2009-01-01 20:40:41|  分类: 收藏日志 |  标签: |举报 |字号 订阅

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PageRank知多少? - 798DIY - 798 DIY

PageRank(PR)是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里?佩奇(Larry Page)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。

Google的PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票,被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多,一般判断这篇论文的权威性就越高。

Google有一套自动化方法来计算这些投票。Google的PageRank分值从0到10;PageRank为10表示最佳,但非常少见,类似里氏震级(Richter scale),PageRank级别也不是线性的,而是按照一种指数刻度。这是一种奇特的数学术语,意思是PageRank4不是比PageRank3好一级——而可能会好6到7倍。因此,一个PageRank5的网页和PageRank8的网页之间的差距会比你可能认为的要大的多。

PageRank较高的页面的排名往往要比PageRank较低的页面高,而这导致了人们对链接的着魔。在整个SEO社区,人们忙于争夺、交换甚至销售链接,它是过去几年来人们关注的焦点,以至于Google修改了他的系统,并开始放弃某些类型的链接。比如,被人们广泛接受的一条规定,来自缺乏内容的“link farm”(链接工厂)网站的链接将不会提供页面的PageRank,从PageRank较高的页面得到链接但是内容不相关(比如说某个流行的漫画书网站链接到一个叉车规范页面),也不会提供页面的PageRank。Google选择降低了PageRank对更新频率,以便不鼓励人们不断的对其进行监测。

Google PageRank一般一年更新四次,所以刚上线的新网站不可能获得PR值。你的网站很可能在相当长的时间里面看不到PR值的变化,特别是一些新的网站。PR值暂时没有,这不是什么不好的事情,耐心等待就好了。

为您的网站获取外部链接是一件好事,但是无视其他SEO领域的工作而进行急迫的链接建设就是浪费时间,要时刻保持一个整体思路并记住以下几点:

? ·Google的排名算法并不是完全基于外部链接的

? ·高PageRank并不能保证Google高排名

? ·PageRank值更新的比较慢,今天看到的PageRank值可能是三个月前的值

因此我们不鼓励刻意的去追求PageRank,因为决定排名的因素可以有上百种。尽管如此,PageRank还是一个用来了解Google对您的网站页面如何评价的相当好的指示,建议网站设计者要充分认识PageRank在Google判断网站质量中的重要作用,从设计前的考虑到后期网站更新都要给予PageRank足够的分析,很好的利用。我们要将PageRank看作是一种业余爱好而不是一种信仰。

通过对由超过 50,000 万个变量和 20 亿个词汇组成的方程进行计算,PageRank 能够对网页的重要性做出客观的评价。PageRank 并不计算直接链接的数量,而是将从网页 A 指向网页 B 的链接解释为由网页 A 对网页 B 所投的一票。这样,PageRank 会根据网页 B 所收到的投票数量来评估该页的重要性。

    此外,PageRank 还会评估每个投票网页的重要性,因为某些网页的投票被认为具有较高的价值,这样,它所链接的网页就能获得较高的价值。重要网页获得的 PageRank(网页排名)较高,从而显示在搜索结果的顶部。Google 技术使用网上反馈的综合信息来确定某个网页的重要性。搜索结果没有人工干预或操纵,这也是为什么 Google 会成为一个广受用户信赖、不受付费排名影响且公正客观的信息来源。

其实简单说就是民主表决。打个比方,假如我们要找李开复博士,有一百个人举手说自己是李开复。那么谁是真的呢?也许有好几个真的,但即使如此谁又是大家真正想找的呢?:-) 如果大家都说在 Google 公司的那个是真的,那么他就是真的。

在互联网上,如果一个网页被很多其它网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高。这就是 Page Rank 的核心思想。 当然 Google 的 Page Rank 算法实际上要复杂得多。比如说,对来自不同网页的链接对待不同,本身网页排名高的链接更可靠,于是给这些链接予较大的权重。Page Rank 考虑了这个因素,可是现在问题又来了,计算搜索结果的网页排名过程中需要用到网页本身的排名,这不成了先有鸡还是先有蛋的问题了吗?

Google 的两个创始人拉里?佩奇 (Larry Page )和谢尔盖?布林 (Sergey Brin) 把这个问题变成了一个二维矩阵相乘的问题,并且用迭代的方法解决了这个问题。他们先假定所有网页的排名是相同的,并且根据这个初始值,算出各个网页的第一次迭代排名,然后再根据第一次迭代排名算出第二次的排名。他们两人从理论上证明了不论初始值如何选取,这种算法都保证了网页排名的估计值能收敛到他们的真实值。值得一提的事,这种算法是完全没有任何人工干预的。

理论问题解决了,又遇到实际问题。因为互联网上网页的数量是巨大的,上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。如果我们假定有十亿个网页,那么这个矩阵 就有一百亿亿个元素。这样大的矩阵相乘,计算量是非常大的。拉里和谢尔盖两人利用稀疏矩阵计算的技巧,大大的简化了计算量,并实现了这个网页排名算法。今天 Google 的工程师把这个算法移植到并行的计算机中,进一步缩短了计算时间,使网页更新的周期比以前短了许多。

我来 Google 后,拉里 (Larry) 在和我们几个新员工座谈时,讲起他当年和谢尔盖(Sergey) 是怎么想到网页排名算法的。他说:"当时我们觉得整个互联网就像一张大的图 (Graph),每个网站就像一个节点,而每个网页的链接就像一个弧。我想,互联网可以用一个图或者矩阵描述,我也许可以用这个发现做个博士论文。" 他和谢尔盖就这样发明了 Page Rank 的算法。

网页排名的高明之处在于它把整个互联网当作了一个整体对待。它无意识中符合了系统论的观点。相比之下,以前的信息检索大多把每一个网页当作独立的个体对待,很多人当初只注意了网页内容和查询语句的相关性,忽略了网页之间的关系。

今天,Google 搜索引擎比最初复杂、完善了许多。但是网页排名在 Google 所有算法中依然是至关重要的。在学术界, 这个算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一,并且被很多大学引入了信息检索课程 (Information Retrieval) 的教程。

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