在我们日常生活中，当需要查询资讯时，通常会依赖搜寻引擎，如 Google。然而，网际网路上有数以亿计的网页，Google 是如何决定哪些网页应该出现在搜寻结果的前面呢？这背后的关键就是 Google 的 PageRank 演算法。
本文将以简单易懂的方式，深入解释什么是 PageRank、它的运作原理，以及它如何影响我们使用网际网路的方式。
什么是 PageRank？
PageRank 是 Google 用来评估网页重要性和权威性的一种演算法。它的核心概念是透过分析网页之间的连结关係，判断哪些网页更有价值或更值得信赖。这个演算法的名称来自于 Google 创办人 Larry Page，同时也象徵着「页面排名」。
PageRank 的基本原理
1. 连结即投票
想像每个网页都是一个人，而连结就像是投票。如果一个网页 A 有连结到网页 B，这表示 A 对 B 表达了信任或推荐，等于是给 B 投了一票。这意味着被更多网页连结的网页，通常被视为更有价值。
2. 投票的权重
然而，并非所有的投票都具有相同的价值。来自权威或高品质网页的连结，其投票价值更高。这类网页本身已经累积了较高的 PageRank，因此它们的推荐更具影响力。
3. 投票权的分配
如果一个网页有多个对外连结，它的投票权会被平均分配给所有被连结的网页。换句话说，连结越多的网页，每个连结所传递的投票权就越小。
4. 阻尼因子（Damping Factor）
为了模拟使用者随机浏览网页的行为，PageRank 演算法引入了阻尼因子，通常设定为 0.85。这代表了使用者有 85% 的机会透过点击连结继续浏览，15% 的机会直接跳到任意一个网页。
PageRank 的计算方式
虽然数学公式可能看起来複杂，但我们可以用简单的方式来理解。
计算公式
PR(A) = (1 - d) + d × (PR(B1)/L(B1) + PR(B2)/L(B2) + ... + PR(Bn)/L(Bn))
PR(A)：网页 A 的 PageRank 值。
d：阻尼因子（通常为 0.85）。
B1...Bn：所有连结到网页 A 的网页。
PR(Bi)：网页 Bi 的 PageRank 值。
L(Bi)：网页 Bi 的对外连结数量。