作为一个AI语言模型，我认为Google PageRank仍然是重要的。尽管Google已经停止公开更新PageRank数据，但这个算法仍然是指导Google搜索引擎排名的重要因素之一。PageRank算法可以让Google更好地理解网页的相关性和权威性，以便为用户提供更准确的搜索结果。此外，PageRank的概念也为其他搜索引擎的排名算法提供了启示，因此它仍然具有重要的参考价值。
TrustRank是一种基于Web搜索的信息检索技术，用于挖掘有质量的网页，并将其置于搜索结果的顶部。它可以准确地将有质量的网页与搜索词相关联，从而过滤掉某些无关的链接，让有质量的网页出现在搜索结果中。 TrustRank算法通过跟踪搜索引擎向用户展示的链接的信誉来确定搜索结果的顺序。同时它会检测用户的反馈，比如点击量，浏览时间，以及用户评价，用于调整页面排列顺序。这样的话，用户就可以更加准
本文是谷歌创始人Sergey和Larry在斯坦福大学计算机系读博士时的一篇论文。发表于1997年。在网络中并没有完整的中文译本，现将原文和本人翻译的寥寥几句和网络收集的片段(网友xfygx和雷声大雨点大的无私贡献)整理和综合到一起，翻译时借助了translate.Google.com，因为是技术性的论文，文中有大量的合成的术语和较长的句子，有些进行了意译而非直译。作为Google辉煌的起始，这篇文
Google PR值（PageRank）是Google用于评估网页重要性和引用关系的一种算法方法。PR值介于0到10之间，值越高表示网页的重要性越高。 PR值的计算基于网页的链接数和链接质量，即链接来源的重要性。一个网页被其他重要网页所连接时，它的PR值也会随之提高。 具体地，PR值的计算公式为： PR(A) = (1-d) + d(PR(t1)/C(t1) + ... + PR(tn)/C
这几天Google工具条PR又在更新了。我感觉更新还没结束，显示PR数据准确性很值得怀疑。现在对Google PR更新本身越来越不感兴趣了。因为基本上没有大的造链接活动，PR值也不会有什么太大变化了。不过看到网上有一些关于PR更新及网页在Google中排名变化的一些迷思，觉得还是有必要把自己的一些理解跟大家介绍一下。Google工具条PR不是真实的PR大家所看到的工具条上显示的绿色条，更准确的应该
