最后給大家的忠告是珍惜生命，作為一名文科生。遠離公式！

所有假設(shè)均基于對用戶行為的分析。算法制定這些分析。所有算法都有一個假設(shè)。

PR算法主要基于數(shù)量假設(shè)和質(zhì)量假設(shè)兩方面

定量假設(shè)：頁面接收到的傳入鏈接越多（從其他網(wǎng)頁到本頁面的鏈接稱為傳入鏈接），網(wǎng)站建設(shè)越重要。也就是說，一個好的頁面肯定會被很多其他頁面推薦。

高質(zhì)量的網(wǎng)頁會通過鏈接傳遞更多的權(quán)重，質(zhì)量假設(shè)：指向本頁面的傳入鏈接質(zhì)量不同。越優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)頁指向本頁，本頁越重要。也就是說，一個好的網(wǎng)頁一定會得到其他好的網(wǎng)頁的認可。

PR算法一開始會通過以上兩個假設(shè)，選擇一批網(wǎng)頁作為種子網(wǎng)頁，分配較高的PR，通過迭代遞歸算法計算更新每個頁面節(jié)點的PR分值。直到分數(shù)穩(wěn)定，就是當前頁面的PR分數(shù)。

作為頁面排名的因素之一。但是PR是一個全局算法，PR計算的結(jié)果就是對網(wǎng)頁重要性的評價。它與特定查詢無關(guān)，即與相關(guān)性無關(guān)的高PR 并不意味著該頁面是相關(guān)的。如果搜索引擎只使用PR算法進行排序，那么無論你輸入什么查詢詞，輸出的結(jié)果都是一樣的，誰的PR高，誰就排在第一位。

公關(guān)重要嗎？公關(guān)不重要嗎？去果園！過分追求公關(guān)效果往往得不償失。

高不高，為了公關(guān)。我們高的時候真的很高！

假設(shè)網(wǎng)頁A有兩個出站鏈接，分別指向網(wǎng)頁B和網(wǎng)頁C。如果A網(wǎng)頁的PR值為1，那么根據(jù)概率均等分布的原則計算PR就很簡單了。頁面B 和C 的平均交付值為0.5。該計算方法基于隨機游走模型。隨機游走模型的意思是假設(shè)這個網(wǎng)頁有3個外鏈，用戶點擊每一個外鏈的概率是一樣的，所以傳遞的PR值也是一樣的。

否則，所有網(wǎng)頁的PR值最終都將是無限的。因此，PR算法引入了衰減因子的概念。由于網(wǎng)頁是相互連接的，因此無法連續(xù)發(fā)送PR。也就是說，傳輸次數(shù)越多，距離種子頁面越遠，傳輸?shù)腜R值越少，直到傳輸值為0，分數(shù)穩(wěn)定。計算最終的PR 分數(shù)，并將其添加到排名結(jié)果的計算中。

有些網(wǎng)頁只有傳入鏈接而沒有傳出鏈接。那么積累的PR值會越來越高，無法轉(zhuǎn)入，這就違背了PR設(shè)計的初衷，影響公平。這種結(jié)構(gòu)稱為鏈接陷阱。

即PR傳輸不局限于出站傳輸，遠程跳轉(zhuǎn)是解決鏈路陷阱的通用方式。也可以一定概率將PR傳到任意頁面

它在反作弊中早已被廣泛應(yīng)用，PR算法是谷歌的標志性算法。即選擇一批作弊網(wǎng)頁作為種子網(wǎng)頁（選擇可信網(wǎng)頁也是如此）并給予一定的作弊分數(shù)（或信任分數(shù)）以與PR算法相同的方式進行傳輸，設(shè)置懲罰閾值，并如果達到了，那就是作弊網(wǎng)頁。

這種反作弊是基于以下假設(shè)：

那么這個網(wǎng)頁很可能也是一個作弊網(wǎng)頁。 1. 如果網(wǎng)頁指向作弊網(wǎng)頁。

那么就不能說明這個網(wǎng)頁是作弊的。第二，如果網(wǎng)頁被作弊網(wǎng)頁指向。

這取決于這個算法解決了什么問題。當然，這只是最原始的反作弊思路。研究搜索引擎算法不能只盯著公式看?；谑裁醇僭O(shè)，這個假設(shè)是不符合用戶行為的。只有了解了算法的來龍去脈，才能更好地理解搜索引擎是如何解決問題的。這就是學(xué)習SEO的方法！

防止違規(guī)行為受到處罰。了解規(guī)則，才能更好地利用規(guī)則。

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