另外，为了能够理解以下的说明内容，需要大学基础课程程度的数学知识(尤其是线形代数)。然而为使文科生也能够顺利读下去，尽可能地不用算式来说明问题，同时，为了加入笔者个人的见解，没有加入像原文那么多的算法和数字，也存在许多不够严密和欠正确的地方，事先在次声明。具体内容请参照原文。

PageRank^(TM) 是美国 Google 公司的登记注册商标。

2. PageRank 的基本概念

PageRank 是基于「从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页」的回归关系，来判定所有网页的重要性。

在以下冗长的说明中，许多部分大量地使用了专业用语，会造成理解上的困难。这一章虽然准备集中于定性而简单的解说,但是，即使如此也会有怎么也不明白的时候，此时只要能够理解「从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页」这一思考方法也就非常得可贵了。因为在所有几个要点中，这个是最重要的思考方法。

来自于 Google 自己的介绍「Google的受欢迎的秘密(http://www.google.co.jp/intl/ja/why_use.html)」 是象以下一样解说的。

关于PageRank
    PageRank，有效地利用了 Web 所拥有的庞大链接构造的特性。 从网页A导向网页B的链接被看作是对页面A对页面B的支持投票，Google根据这个投票数来判断页面的重要性。可是 Google 不单单只看投票数(即链接数)，对投票的页面也进行分析。「重要性」高的页面所投的票的评价会更高，因为接受这个投票页面会被理解为「重要的物品」。
    根据这样的分析,得到了高评价的重要页面会被给予较高的 Page Rank(网页等级)，在检索结果内的名次也会提高。PageRank 是 Google 中表示网页重要性的综合性指标，而且不会受到各种检索(引擎)的影响。倒不如说，PageRank 就是基于对"使用复杂的算法而得到的链接构造"的分析，从而得出的各网页本身的特性。
    当然，重要性高的页面如果和检索词句没有关联同样也没有任何意义。为此 Google 使用了精练后的文本匹配技术，使得能够检索出重要而且正确的页面。

通过下面的图我们来具体地看一下刚才所阐述的算法。具体的算法是，将某个页面的 PageRank 除以存在于这个页面的正向链接,由此得到的值分别和正向链接所指向的页面的 PageRank 相加，即得到了被链接的页面的 PageRank。

PageRank 概念图。(引自 Page et al.(1998) Figure 2 'Simplified Page Calculation')

让我们详细地看一下。提高 PageRank 的要点，大致有3个。

• 反向链接数 (单纯的意义上的受欢迎度指标)
• 反向链接是否来自推荐度高的页面 (有根据的受欢迎指标)
• 反向链接源页面的链接数 (被选中的几率指标)

首先最基本的是，被许多页面链接会使得推荐度提高。也就是说「(被许多页面链接的)受欢迎的页面，必定是优质的页面」。所以以反向链接数作为受欢迎度的一个指标是很自然的想法。这是因为，“链接”是一种被看作「可以看看这个页面/这个页会有用」的推荐行为。但是，值得骄傲的是 PageRank 的思考方法并没有停留在这个地方。

也就是说，不仅仅是通过反向链接数的多少，还给推荐度较高页面的反向链接以较高的评价。同时，对来自总链接数少页面的链接给予较高的评价，而来自总链接数多的页面的链接给予较低的评价。 换句话说「(汇集着许多推荐的)好的页面所推荐的页面，必定也是同样好的页面」和「与感觉在被胡乱链接的链接相比，被少数挑选出的链接肯定是优质的链接」这两种判断同时进行着。一方面，来自他人高水平网页的正规链接将会被明确重视，另一方面，来自张贴有完全没有关联性的类似于书签的网页的链接会作为「几乎没有什么价值(虽然比起不被链接来说好一些)」而被轻视。

因此，如果从类似于 Yahoo! 那样的 PageRank 非常高的站点被链接的话，仅此网页的 PageRank 也会一下子上升；相反地，无论有多少