本篇文章为大家展示了PageRank算法原理是什么，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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意外之喜
当你停留在B网页时，你可能没有点击里面的两个链接，这个的意思是我们要对PR(B)的系数0.5做一个惩罚，比如乘以一个惩罚系数0.85，这样PR(A)=0.85*0.5*PR(B)+0.85*1.0*PR(C)，既然你没有通过两个内部链接找到A，但是在世界的另一个角，一个叔叔直接在地址栏输入了一个网址，直接找到了网页A，这对A来讲，是意外之喜，所以PR(A)还要考虑这个因素，进一步修正PR(A)为，
PR(A)=0.85 * 0.5 * PR(B) + 0.85 *1.0 * PR(C) +（1-0.85) / 4
其中，4是网页的总个数
04
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将公式抽象
上面这个公式，其实就是最终的求某个网页PR的公式了，只不过总网页的个数为4个，还假定了4个网页的链接关系，为了不失一般性，据此，推理出一般性的公式：
其中，
Mpi描述了指向网页Pi的所有网页集合，L(Pj)是网页Pj的出链数目，N是网页的总数，a是惩罚因子，一般取值为0.85.
根据上面的公式，我们可以计算每个网页的PR值，在不断迭代趋于平稳的时候，即为最终结果，关于算法的Map-Reduce实现代码，请看接下来推送。
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