了解 PageRank 和类似算法背后的数学原理

Question

我查看了本网站上提出的类似问题提供的大量资源，到目前为止，在本次讨论中找到了最有帮助的资源，并在此处链接资源：PageRank Explained.。

虽然这提供了详细的概述，但我正在寻找更具体的内容。虽然我意识到还有其他因素在起作用，并且自从算法开始以来已经对算法进行了多次更改，但从每个链接传递的值的一个很好的指示是：PageRank 除以链接的总页数。因此，如果一个站点（页面）的 PR 为 8，并且链接到 20 个站点，则传递给每个站点的总价值量是 8 / 20。至少这是我被引导相信的。我知道 PageRank 是一个在对数刻度上介于 1 到 10 之间的值，这意味着从 PR 1 到 2 比从 PR 9 到 10 的难度要小得多。这就是我感到困惑的地方 - 如何计算数量PR 转移到每个环节。我非常简化事情，因为一个带有大约 10 个出站链接的 PR 10 的页面仍然应该比带有 2 个出站链接的 PR 5 站点传递更多的价值。在简单的层面上理解这背后的正确数学的最佳方法是什么？

Answer 1

首先，值得注意的是，目前实施的 PageRank 与论文中的原始想法有很大不同，并且由于它一直在变化，即使该 SO 问题中的其他信息也不完全可靠。但我想基本面是相似的。

我认为PageRank在转换为对数标度之前被划分，所以如果你的PageRank为P且n> 0出站链接，则传输的PR将是（略小于，因为衰减因子）P - log_10 n.因此，如果有 10 个链接，PR 会下降 1，如果有 100 个链接，则 PR 会下降 2，依此类推。当然，如果 n 为 0 则不给其他页面的 PageRank，这只是浪费。