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(tn)) 其中： - PR(A)是网页A的PR值； - PR(ti)是指向网页A的链接网页的PR值； - C(ti)是指向网页A的链接网页的出链数； - d是一个0到1之间的常数，称为阻尼因子，一般取值为0.85。 计算PR值需要遍历整个网页图，求解矩阵方程。因此，通常采用近似迭代算法来计算。
商业周刊今天发表一篇文章谈搜索引擎市场的竞争情况。Matt Cutts很快发了个贴子评论了下。搜索引擎各自的商业模式，关注点和优缺点就不多说了。引起我兴趣的是Matt Cutts特意提到一个Google链接分析的专利。这个专利是Google在2001年申请，2003年2月批准的，美国专利号号6526440。Google和其他搜索引擎公司都有大把的专利，但拿出来谈的很少，哪些已经用在排名算法里外人就
大家都注意到前两天Toolbar(工具条)PR已经更新了。Matt Cutts发了一个帖子，回答一些关于PR和PR更新的问题。问：我很好奇PR值在内部是怎样存储的？是小数，就像人们猜测的，还是整数？答：把它想为小数更准确。当然目前我们内部的PR计算比toolbar显示的0－10要长的多。问：我需要知道这个吗？我知道PR能告诉我什么，我为什么要在乎？也就是说对普通网站来说，PR有什么目的？答：我想这
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。
