/PageRank算法原理及实现 🌟

互联网就像一张巨大的蜘蛛网，而PageRank就像是这张网上的导航灯塔。它由谷歌创始人之一拉里·佩奇提出，是一种通过链接分析来评估网页重要性的算法。简单来说，一个网页被越多高质量的页面链接，它的排名就越高。这就好比一本书被很多专家推荐，自然更值得信赖。

那么，PageRank是如何计算的呢？它基于一个核心理念：每个链接都是一种“投票”。当一个网页链接到另一个网页时，它实际上是在传递自己的“权重”。搜索引擎会遍历整个网络，不断迭代计算每个页面的得分，直到结果趋于稳定。这个过程就像水流在管道中循环流动，最终达到平衡状态。

实现PageRank并不复杂。首先构建一个邻接矩阵表示网页间的链接关系，然后利用线性代数中的幂法逐步优化得分。最后，结合其他因素（如关键词匹配），为用户提供最相关的结果。💡

PageRank不仅改变了搜索体验，还启发了更多领域的排序技术。无论是学术论文引用分析还是社交网络影响力评估，都能从中汲取灵感！🌐✨

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