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1. 背景介绍
1.1 互联网信息检索的挑战
随着互联网的蓬勃发展，网络上的信息量呈指数级增长。如何从海量数据中快速高效地找到用户所需的信息，成为了一项巨大的挑战。传统的基于关键词匹配的搜索引擎在面对复杂的查询需求和海量数据时，往往显得力不从心。
1.2 PageRank的诞生
为了解决这个问题，Google的创始人Larry Page和Sergey Brin于1998年提出了PageRank算法。PageRank算法的核心思想是：网页的重要性由链接到它的其他网页的重要性来决定。一个网页被链接得越多，其重要性就越高，在搜索结果中的排名也就越靠前。
1.3 PageRank的意义
PageRank算法的提出，标志着互联网信息检索进入了一个新时代。它不仅极大地提高了搜索引擎结果的相关性和准确性，也为链接分析、社交网络分析等领域提供了重要的理论基础。
2. 核心概念与联系
2.1 网页排名
PageRank算法将网页看作节点，将网页之间的链接看作有向边，从而将整个互联网抽象成一张有向图。每个节点都有一个"重要性"得分，即PageRank值，用来衡量该网页在整个网络中的重要程度。
2.2 随机游走模型
PageRank算法的核心是随机游走模型。想象一个用户在网络上随机浏览网页，他会随机点击网页上的链接跳转到其他网页。PageRank值可以理解为用户在随机游走过程中停留在某个网页上的概率。
2.3 链接投票机制
PageRank算法采用链接
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