PageRank算法是一種用於評估網頁重要性或等級的算法，由谷歌創始人Larry Page和Sergey Brin於1996年提出。它通過分析網頁之間的連結關係來確定網頁的PageRank值，從而衡量網頁的重要性和權威性。
算法原理可以概括為以下幾點：
定義在有向圖上。整個網際網路可以被視為一個巨大的有向圖，其中每個網頁是一個節點，超連結是連線這些節點的有向邊。
隨機遊走模型。PageRank算法基於一階馬爾可夫鏈理論，模擬了用戶在網際網路上隨機跳轉到不同網頁的過程。
PageRank值計算。每個網頁的PageRank值是其所有指向網頁的PageRank值的一個加權和。權重取決於指向該網頁的連結的數量和質量。高質量的網頁傳給其他網頁的PageRank值更多。
阻尼因子。考慮到用戶瀏覽行為的不確定性，引入了阻尼因子（damping factor），模擬了用戶繼續瀏覽或跳轉到新網頁的可能性。這個因子有助於確保PageRank值的分布更加均勻。
疊代計算。從一組初始的PageRank值開始，通過不斷疊代計算，直到達到收斂，即所有網頁的PageRank值趨於穩定。這個過程確保了算法能夠收斂到一個平穩分布，從而準確地反映網頁的重要性。
通過上述過程，PageRank算法不僅能夠評估網頁的重要性，還能抵抗連結作弊等策略，因為它同時考慮了連結數量和連結質量兩個因素。