PageRank 引用排序：让网络有序

要解决的问题

这份报告要回答的是：面对一个由大量网页和链接组成的网络，怎样给页面排出一个有用的顺序。它的答案是把超链接（hyperlink）当作引用（citation）：从一页指向另一页的链接像一次投票或认可，链接形成的整体图案可以用来给网页排序。这并不是孤立的想法。随着网络出现，若干研究群体独立地走到同一个思路上，即把超链接视为引用，并用由此得到的度量作为排序信号，补充词法特征（lexical features）^[2]。Brin 和 Page 的这份报告是描述两人早期工作的两篇被高度引用的论文之一^[1]。问题既是理论上的，也是实际上的：搜索引擎不仅要找到含有某个词的页面，还要把页面排出对用户有用的次序。

怎么做的

PageRank 给每个页面一个分数。一个页面的分数取决于指向它的页面分数：来自高分页面的链接，比来自低分页面的链接贡献更大；如果一个页面链接到很多页面，它会把自身影响分散到这些页面上。计算是迭代的：先用当前分数更新各页面的分数，反复进行，直到排序稳定下来。得到的是一个全局的页面排序，不依赖某一个具体查询；这个排序再和文本匹配结合起来使用。Brin 和 Page 开发了 PageRank 算法，并用它构建了 Google 的搜索引擎^[1]。

报告本身

报告题为 The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web。IEEE Computer Society 把它记为 1999 年斯坦福 InfoLab 的技术报告（technical report），并把它列为描述创始人早期工作的两篇被高度引用的论文之一^[1]。IEEE Milestones 的参考文献列表则把它记为 1998 年 1 月的斯坦福大学计算机科学系技术报告^[2]。里程碑条目把 PageRank 的工作和 Google 的诞生放在 1996—1998 年这一时间段里^[2]。这些记录在具体日期上并不一致，但都把它放在斯坦福计算机科学研究的环境中，并且都指向一份既描述排序方法、又描述其在搜索引擎中应用的技术报告。

为什么重要

PageRank 让网络搜索可以利用网页之间的链接结构，而不只是页面上的词。链接可以像引用一样起作用，一个页面的排名可以反映有多少页面、什么样的页面指向它。由于这个度量是全局的，它有助于把被许多页面指向的页面，和只是重复查询词的页面区分开来。Brin 和 Page 用这个算法构建了 Google 的搜索引擎^[1]。IEEE Milestones 条目把 PageRank 算法和 Google 的诞生视为 1996—1998 年间的同一段历程^[2]。

后来的影响

这份报告成为「链接即引用」思路的一份标准参考。IEEE Computer Society 把它列为描述创始人早期工作的两篇被高度引用的论文之一^[1]。它的中心想法——把链接当作引用，把排序当作一种全局度量——后来成为理解网络信息检索的常见方式。与此同时，IEEE Milestones 条目指出，若干研究群体独立得出了把链接视为引用的想法^[2]，这说明 PageRank 处在一脉更宽的研究传统之中。报告的标题把志向写得很直白：让网络有序。