給大家最后的忠告是珍惜生命，作為一個文科生。遠離公式！

所有假設都是基于用戶行為的分析。而算法就是把這些分析公式化。所有的算法都會有個假設前提。

PR算法主要基于數(shù)量假設和質(zhì)量假設兩個方面考慮的

數(shù)量假設：該頁面收到越多的入鏈（其他網(wǎng)頁對該頁面的鏈接稱為入鏈）則表示該網(wǎng)站建設越重要。也就是一個好的頁面肯定會獲得很多其他頁面的推薦。

質(zhì)量高的網(wǎng)頁會通過鏈接傳遞更多的權重，質(zhì)量假設：指向該頁面的入鏈的質(zhì)量不同。越是質(zhì)量高的網(wǎng)頁指向該頁面，則表示該頁面越重要。也就是一個好的網(wǎng)頁肯定也會獲得其他好的網(wǎng)頁的認同。

PR算法剛開始會挑選一批網(wǎng)頁作為種子網(wǎng)頁并賦予較高的PR通過迭代遞歸算法計算來更新每個頁面節(jié)點的PR得分，通過以上兩個假設。直到得分穩(wěn)定為止，即為當前頁面PR得分。

作為網(wǎng)頁排名其中的一個因素。但PR一個全局性的算法，PR計算進去的結果是對網(wǎng)頁重要性的評估。和具體查詢無關，即和相關性無關的PR高不能說明該網(wǎng)頁相關。假如搜索引擎只用PR這一算法進行排序的話，那無論你輸入任何的查詢詞，輸出的結果都是一樣的誰PR高就誰排前面。

PR重要嗎？PR不重要嗎？看果園去！過度追求PR結果往往得不償失。

一個高不是高，對于PR來說。大家高才是真的高！

假如A網(wǎng)頁有兩個出鏈分別連接到B網(wǎng)頁和C網(wǎng)頁。假如A網(wǎng)頁的PR值是1那么以概率平均分配的原則，PR計算很簡單。B和C網(wǎng)頁都會平均得到0.5值的傳送。這種計算方法是建立在隨機游走模型上的隨機游走模型是指假設這個網(wǎng)頁有三個出鏈，用戶點擊每個出鏈的概率是一樣的所以傳送的PR值也是一樣的

否則最后所有網(wǎng)頁的PR值都會無窮大。所以PR算法引入了衰減因子的概念，由于網(wǎng)頁之間是互相連接的所以PR不能一直循環(huán)傳送下去。即是中轉的次數(shù)越多離種子網(wǎng)頁越遠，傳送的PR值越少，直到傳送值為0得分穩(wěn)定為止。才計算最后PR得分，加入排序結果的計算中。

有些網(wǎng)頁只有入鏈沒有出鏈，另外。那么會導致積蓄的PR值越來越高，而不能傳送進來。這樣會違背PR設計初衷，影響公平性。這種結構被稱為鏈接陷阱。

就是PR傳送并不局限于出鏈的傳送，遠程跳轉是解決鏈接陷阱的通用方式。也可以以一定的概率向任意一個頁面?zhèn)鬟fPR

早已普遍運用到反作弊當中，PR算法作為谷歌標志性算法。即以挑選出一批作弊網(wǎng)頁作為種子網(wǎng)頁（挑選信任網(wǎng)頁也亦然）給予一定的作弊分值（或信任分值）跟PR算法一樣進行傳送，設定一個懲罰閥值，達到則為作弊網(wǎng)頁。

這種反作弊是基于假設：

則這個網(wǎng)頁很可能也是作弊網(wǎng)頁。一、如果一個網(wǎng)頁將其鏈接指向作弊網(wǎng)頁。

則不能說明這個網(wǎng)頁是作弊的二、如果一個網(wǎng)頁被作弊網(wǎng)頁指向。

要看這個算法解決了什么問題，當然這只是最原始的反作弊思路。研究搜索引擎算法不應該只盯著公式看?；谑裁礃拥募僭O，這種假設是不是符合用戶行為。解了算法的來龍去脈，才干更好的知道搜索引擎解決問題的方法。這樣才是學習SEO王道！

防止違反規(guī)則受到懲辦。解規(guī)則是為了更好的運用規(guī)則。
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