PageRank（網頁排名）是一種網頁重要性評估算法，由谷歌的創始人拉里·佩奇（Larry Page）提出。該算法通過模擬一個隨機瀏覽者（也稱為「悠閒上網者」）在網頁間的瀏覽行為來計算每個網頁的PageRank值，從而對網頁的重要性進行排序。
在PageRank算法中，每個網頁的PageRank值是通過將所有連結到該頁面的網頁的PageRank值相加，並除以這些連結的總數來計算的。這種計算方式體現了「網頁等級」的概念，即一個網頁得到的PageRank值越高，表明其相對於其他網頁越重要。
此外，PageRank算法還引入了阻尼係數（damping factor），以模擬用戶繼續瀏覽網頁的機率。如果一個頁面沒有連結到其他頁面，則其PageRank值會被所有連結到的頁面均分。這種設計有助於處理沒有外部連結的「黑洞」頁面，確保算法的穩定性和有效性。
PageRank算法不僅用於網頁排序，還廣泛套用於社交網路中重點人物的發現、自然語言處理中的實體相關性排序，以及機器學習中特徵重要性的評估等領域。