google搜索引擎工作原理簡(jiǎn)介(已修改)
2025-09-01 01:27 本頁(yè)面
【正文】 這篇文章是基于 Google 創(chuàng)始人 Lawrence Page 和 Sergey Brin 一篇早期的論文翻譯整理簡(jiǎn)化而成。盡管 Google 一直在修正不同因素對(duì)網(wǎng)頁(yè)的權(quán)重影響以期排除作弊網(wǎng)站對(duì)搜索結(jié)果的干擾和獲得最好的搜索結(jié)果，但其核心思路并沒有改。 Google 采用了兩個(gè)重要的特性，因此而獲取了準(zhǔn)確的查詢結(jié)果：第一， Google利用網(wǎng)頁(yè)的鏈接結(jié)構(gòu)計(jì)算出每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的等 級(jí)排名，這就是所謂的 PageRank；第二， Google 利用了鏈接提供的信息進(jìn)一步改善搜索結(jié)果。 PageRank 的計(jì)算： PageRank 的基本思路是：如果一個(gè)網(wǎng)也被其他網(wǎng)頁(yè)多次指向，這就說(shuō)明本網(wǎng)頁(yè)比較重要或者質(zhì)量較高。除了考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接數(shù)量之外， Google 還要參考鏈接網(wǎng)頁(yè)本身的級(jí)別， 以及這個(gè)網(wǎng)頁(yè)有多少正向鏈接到其它網(wǎng)頁(yè)。當(dāng)然 “ 重要 ” 的網(wǎng)頁(yè)的鏈接就會(huì)有更高的權(quán)重。 PageRank 的簡(jiǎn)化計(jì)算公式： PR(A) = (1d) + d (PR(T1)/C(T1) + ? + PR(Tn)/C(Tn)) ? PR(A) :網(wǎng)頁(yè) A頁(yè)的 PageRank 值； ? PR(Ti) :鏈接到 A頁(yè)的網(wǎng)頁(yè) Ti的 PageRank 值； ? C(Ti) :網(wǎng)頁(yè) Ti的出站鏈接數(shù)量； ? d :阻尼系數(shù)， 0d1， 通常設(shè)為 PageRank 可以通過結(jié)合鏈接權(quán)重的向量矩陣的提歸計(jì)算而獲得（關(guān)于 PageRank的深入分析，我在方便的時(shí)候會(huì)另外寫一篇文章介紹）。 隨機(jī)沖浪模型： PageRank 可以被理解為用戶的一個(gè)行為模型。我們假設(shè)一個(gè)隨機(jī)的網(wǎng)站瀏覽者 ”random surfer” 給以一個(gè)隨機(jī)的網(wǎng)頁(yè)，他會(huì)繼續(xù)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)中的鏈接直 到他厭倦了而從新開始瀏覽一個(gè)新的隨機(jī)的網(wǎng)頁(yè)。 PageRank 可以理解為某個(gè)網(wǎng)頁(yè)被隨機(jī)訪問的概率。而阻尼系數(shù) d則是隨機(jī)訪客不順著網(wǎng)頁(yè)的鏈接繼續(xù)瀏覽下去，而從新開始一個(gè)隨機(jī)沖浪的概率。對(duì)有一些網(wǎng)頁(yè)，可能會(huì)人為的改變它的阻尼
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