最新PR演算法


此演算法被用作googlePR演算法的一部分 是翻譯的一篇外國英文文章:

假設一個概率q:為用戶進入一個隨機抽取的網頁的概率 (取值為0.15)

1-q: 為用戶進入當前網頁後點當前網頁超鏈結的概率

進一步假設用戶不回溯先前訪問的網頁,這個過程可以通過構造馬爾可夫鏈來實現。於是每個訪問的網頁的概率就可以算出來。

設C(a)為a網頁包含的超鏈結數量,也就是outing link .

設p1 到pn 為指向網頁a的網頁標識 。

於是網頁a的PR值為: PR(a)=q+ (1-q){ 西格瑪i從1到n [PR(Pi)/C(Pi)] }

通過公式可以看出C(Pi)的值是已知的,也就是說前人已經算好了 。

網頁的PR值作用是:Crawling可以根據網頁的PR值去抓優質的網頁。

所以可以看出網頁設計者應該設計描述性強的網頁標題,頭資訊,原資料,和好的超鏈結。

希望以上能給大家帶來新知識,這次PR大更新已經臨近,希望大家的PR和站一樣蒸蒸日上!