PageRank在Google搜索中的实现
以下文字的原文：http://pr.efactory.de/e-pagerank-implementation.shtml
关于PageRank的实现，首先，重要的是PageRank怎样被Google综合考虑进网页的排序。Lawrencec Page和Sergey Brin在公开发表的文章中阐述了这个过程。最初，Google搜索引擎对于网页的排序由三个因素决定：
- 页面的特定因素
- 入链锚的文字内容
- PageRank
页面的特定因素包是指：网页内容、标题内容和文档的URL。根据Page和Brin公开发表的文章，很有可能有更多的因素已经影响到了Google的排序方式。但是这里我们并不关心。
为提供搜索结果，Google根据网页的特定因素和入链锚的文字计算出网页的IR值，这个值被检索项在页面中的位置和重要性加权。用这个方法确定文档和搜索语句的相关性。然后此IR值结合PageRank值表示网页的基本重要程度。为了结合IR值和PageRank值，这两个值被相乘。很明显不可能是相加的，否则的话如果页面拥有一个很高的PageRank值，即使和搜索语句无关，也会在搜索结果中排在前面。
尤其对于2条以或更多的关键词所构成的搜索语句，内容相关性对于评级标准的影响更大；相反地，PageRank主要对于非特定性的单个词作为搜索语句时造成显著的影响。如果webmasters的期望搜索短语有2个或更多的单词组成，那么可以使用传统的搜索引擎优化可以使他们的结果排在高PageRank的页面之前。
如果网页需要为高竞争的搜索条件做优化，即使页面已经在传统的搜索引擎优化方案下很好地被优化了，要得到好的排名基本上还是需要一个高的PageRank值。由于为了避免受广泛重复关键词的垃圾页面干扰，IR值取决于文档中关键词出现的次数和入链锚的文字。因此，传统搜索引擎优化的作用就被限制了，而PageRank成了在高竞争的搜索条件领域内的决定性因素。