啥是佩奇排名算法

佩奇排名介绍

佩奇排名是根据页面之间的连接结构计算页面的值的一种算法。下面咱们经过动画来理解进行计算的具体流程。

假设一个正方形表示一个 WEB 页面，一个箭头表示一个页面之间的连接。

在佩奇排名算法中，网页指向的连接越多，页面被肯定为越重要。

所以，在这里，肯定首页最重要。

实际上，每一个页面的重要性都是经过计算来量化的。

基本的计算方法思想

1.未连接的页面分数为 1

2.有连接的页面得分为正在连接的页面的总得分

3.当有多个网页的连接时，连接分数均匀分布

4.来自高度连接网页的连接具备很高的价值

该图中心页面有三个独立页面指向它的连接，因此它的分数是 3 。
首页有一个很大的分数，由于连接是从分数为 3 的页面指向它的。

在动画中的六个页面中，判断最上面的页面是最重要的页面----这是佩奇排名的基本思想。

基本的计算方法思想的循环问题

若是按照顺序来计算每一个页面的分数时，那么就会出现问题：以这种方式计算，它将无限循环，而且在循环中的页面得分在任何地方都会很高。

循环的问题能够经过“随机游走模型”的计算方法来解决。

随机游走模型

以小猪佩奇浏览网页为例。

小猪佩奇开始访问「五分钟学算法」中有趣的页面，那么从这个左下角页面开始。

它们跟随一个连接并移动到另外的一个页面，看了一些以后，发现不敢兴趣了，这样就中止了浏览。

而后，又一天，它在小吴的推荐下，在彻底不一样的页面进行浏览，跟随一个连接并移动到另外的一个页面，一旦失去兴趣就中止浏览。

像这样，重复从某个页面开始浏览，移动几页后便中止的操做，若是从互联网空间一侧进行观察，就像网页浏览的人：重复移动页面几回后传送到一个彻底不一样的页面。

量化随机游走模型

假设 1 - α 表明选择当前页面中的一个连接的几率。

α表明该人将传送到其余页面的几率。

如今用 随机游走模型 处理上述的循环问题。

若是总页面访问次数达到1000次以后，使用百分比进行表示：那么这个值就表示“在某个时间点查看页面的几率”。

### 更实用的计算方法

如图所示，如今来尝试计算复杂的连接网络中每一个页面的分数。

如今均匀设置分数，使总分加起来为 1 。然后根据网页浏览者的移动，来计算每一个页面的几率。

移动 n 次时出如今 A 中的几率表示未 PAn，移动 n 次时出如今 B 中的几率表示未 PBn。

举一个例子，在移动 1 次以后求在 A 的几率 PA 1。

在 C 选择移动的几率是 1-α。

其中，移动到 A 的一种场景是，C 中的佩奇选择了移动而不是传送。另外，这里选择了 A 而不是 B 做为目的地。
而且，根据上面的 当有多个网页的连接时，连接分数均匀分布 这条规则，从 A 或 B 选择 A 的几率是 0.5 。

所以，从 C 移动到 A 的几率是 PC0 ✖️ （1-α） ✖️ 0.5。

A 被选为传送目标的几率是 0.25 ，根据前面的理论：在 A、B、C、D 中小佩奇选择传送的几率为 α。所以，经过传送移动到 A 的几率为 α ✖️ 0.25。
因此，移动一次后在 A 的几率为
PA1 = PC0 ✖️ （ 1 - α ) ✖️ 0.5 + α ✖️ 0.25

其中 PC0 = 0.25 ， α = 0.15，代入计算后 PA1 = 0.14375。

这样，经过计算后 B 、 C 、D 页的几率也更新了。

上面在移动 1 次以后这四个页面的几率更新状况，根据上述相同的方法计算 2 次后小佩奇浏览在每一个页面的几率。

一样的，通过大量的移动，在每一个页面上的几率逐渐趋于固定值。当数值固定是，计算也就完成了。

End

佩奇排名就是这样一种经过访问几率代替连接的权重来计算的机制。