一个文科生对于PR算法的研究最后的建议是作为一名文科学生要珍惜生命。远离公式！
所有假设都基于对用户行为的分析。算法是将这些分析公式化。所有的算法都有一个假设。
PR算法主要基于两个方面：数量假设和质量假设
数量假设：页面收到的链接越多(其他页面到页面的链接称为链接)，网站建设就越重要。也就是说，一个好的页面肯定会从其他页面得到很多推荐。
高质量的网页将通过链接传递更多的重量。质量假设：指向页面的链接质量是不同的。高质量的网页指向这个页面越多，它就越重要。也就是说，一个好的网页一定会被其他好的网页所认可。
在PR算法开始时，将选择一批网页作为种子网页并赋予较高的PR，通过迭代递归算法更新每个页面节点的PR得分。在分数稳定之前，它是当前页面的公关分数。
作为网页排名的因素之一。但是公共关系是一个全局算法，公共关系计算的结果是对网页重要性的评估。与具体的查询无关，即与相关性无关的高PR不能表示该网页是相关的。如果搜索引擎只使用公共关系算法进行排序，那么无论您输入什么查询词，输出结果都是一样的。
公关重要吗？公关不重要吗？看看果园！过度追求公关往往弊大于利。
对于公关来说，高并不算高。每个人都很高！
假设一个网页有两个到b网页和c网页的链接。如果网页的PR值为1，基于概率平均分布的原理，PR计算非常简单。B和C两个页面将获得0.5的平均传输值。这种计算方法是基于随机游走模型的，这意味着如果该网页中有三个外链接，用户点击每个外链接的概率是相同的，因此传播的PR值也是相同的
否则，所有网页的公关价值将是无限的。因此，PR算法引入了衰减因子的概念，并且PR不能一直循环传输，因为网页是互连的。也就是说，传输次数越多，离种子网页越远，传输的PR值越小，直到传输值为0，得分才稳定。计算最终的公共关系分数，并将其添加到排序结果的计算中。
有些网页只有链接，没有链接。那么累积的PR值将越来越高，这是不能传输的。这将违背公关设计的初衷，影响公平性。这种结构称为链接陷阱。
也就是说，公共关系传输不限于链外传输，远程跳转是解决链路陷阱的一般方法。公共关系也可以以一定的概率传递到任何页面
它已经被广泛用于反作弊，而PR算法是谷歌的标志性算法。也就是说，选择一批作弊网页作为种子网页(选择的可信网页也是如此)，并且给出一定的作弊分数(或信任分数)并像PR算法那样传输，并且设置惩罚阈值，从而达到作弊网页。
这种反作弊基于以下假设：
那么这个网页可能也是一个作弊网页。1.如果一个网页指向作弊网页的链接。
不能说这个网页是作弊。2.如果网页被作弊网页指向。
这取决于这个算法解决了什么问题。当然，这只是最原始的反作弊想法。研究搜索引擎算法不应该只关注公式。基于什么样的假设，这个假设与用户行为是一致的。只有了解算法的来龙去脉，我们才能更好地了解搜索引擎对问题的解决方案。这是学习搜索引擎优化的方法！
防止违规行为受到惩罚。解决规则就是更好地利用规则。
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