原著：Dan Thies
编译：Karen

第二部分: 探索Google PageRank新算法

    2-1. Google的主题性趋向

    2-1-1. 关于页面级别(PageRank)及Google的旧算法出现问题的原因

    页面级别(PageRank)计算系统所遵循的思路是：通过一个经由互联网的“随机运动”来告诉你哪些站点是最重要的。该系统模拟的是一个随机冲浪者跟进点击某页面上的随机链接，至最深层页面时按“返回”按钮这一过程。页面的等级越高，则随机网络冲浪者发现它的机率亦越高。

    这种思路其实相当富有创意。一个网页的外部链接越多，则对任意网络冲浪者来说，发现它的机会也就越大。同时，在页面级别算法系统中，页面越流行，则其导入链接就越能从链接中受益—这是由于任意网络冲浪者发现这些链接的机会就越大。

    在特定领域的研究论文查询方面，页面级别系统几乎无可挑剔。例如，如果用户查询关于素粒子物理学研究方面的论文(或网页)文献集，则对于一个给定条件的查询，页面级别的算法可以很快告诉你，哪些论文才是与该特定查询条件最相关及最重要的论文，其原因就在于这些论文较其它论文的引用次数要多。
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