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。
本文是谷歌创始人Sergey和Larry在斯坦福大学计算机系读博士时的一篇论文。发表于1997年。在网络中并没有完整的中文译本，现将原文和本人翻译的寥寥几句和网络收集的片段(网友xfygx和雷声大雨点大的无私贡献)整理和综合到一起，翻译时借助了translate.Google.com，因为是技术性的论文，文中有大量的合成的术语和较长的句子，有些进行了意译而非直译。作为Google辉煌的起始，这篇文
链接优化是指通过分析搜索引擎对链接的权重评估标准，优化网站内部链接和外部链接，以提高网站相关性、权威性和排名，增加流量和曝光度的过程。 常见的链接优化技术包括： 1. 内部链接优化：通过在网站内部添加相关链接、使用含有关键词的锚文本或链接标题等手段，提高网站内页面之间的联系和权重分配，增加搜索引擎对网站内容的理解和评价，提高排名。 2. 外部链接优化：通过在其他网站、社交媒体、论坛、博客等平
Google PageRank是一个用于评估网页重要性的算法。它是Google搜索引擎的一个重要部分，用于确定搜索结果页面的排名。PageRank算法根据网站的链接数量、链接质量和其他因素来确定网站的重要性和权威性。 PageRank算法是基于网页链接结构来评估网页重要性的。它将网页的价值评估为其相关页面的数量和质量的函数。具有高PageRank值的页面通常位于搜索结果的前几页。因此，PageR
这几天Google工具条PR又在更新了。我感觉更新还没结束，显示PR数据准确性很值得怀疑。现在对Google PR更新本身越来越不感兴趣了。因为基本上没有大的造链接活动，PR值也不会有什么太大变化了。不过看到网上有一些关于PR更新及网页在Google中排名变化的一些迷思，觉得还是有必要把自己的一些理解跟大家介绍一下。Google工具条PR不是真实的PR大家所看到的工具条上显示的绿色条，更准确的应该
