數據挖掘十大經典算法系列，點擊鏈接直接跳轉：

• 數據挖掘簡介及十大經典算法（大綱索引）
• 1. 數據挖掘十大經典算法之——C4.5 算法
• 2. 數據挖掘十大經典算法之——K-Means 算法
• 3. 數據挖掘十大經典算法之——SVM 算法
• 4. 數據挖掘十大經典算法之——Apriori 算法
• 5. 數據挖掘十大經典算法之——EM 算法
• 6. 數據挖掘十大經典算法之——PageRank 算法
• 7 數據挖掘十大經典算法之——AdaBoost 算法
• 8. 數據挖掘十大經典算法之——KNN 算法
• 9. 數據挖掘十大經典算法之——Naive Bayes 算法
• 10. 數據挖掘十大經典算法之——CART 算法

簡介

PageRank是google 的頁面排序算法，是基于從許多優質的網頁鏈接過來的網頁，必定還是優質網頁的回歸關系，來判定所有網頁的重要性。（也就是說，一個人有著越多牛X 朋友的人，他是牛X 的概率就越大。）

優點：

完全獨立于查詢，只依賴于網頁鏈接結構，可以離線計算。

缺點：

1）PageRank 算法忽略了網頁搜索的時效性。

2）舊網頁排序很高，存在時間長，積累了大量的in-links，擁有最新資訊的新網頁排名卻很低，因為它們幾乎沒有in-links。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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