引自Lawrence Page, Sergey Brin,Rajeev Motwani, Terry Winograd, 'The PageRank Citation Ranking: Bringing Orderto the Web', 1998,，这篇算法是谷歌创始人Lawrence Page为首创造的PageRank算法，在dataMing里也算是非常有名的算法，由于这个算法和爬虫算法有着密切的联系，很多情况下这两个算法都是在一起实现的，所以这里需要介绍一下。
来自于 Google 自己的介绍里面是这么介绍PageRank的，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。如上图，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。
注：这里pageRank与网络爬虫结合起来，简单的说，传统的网络爬虫是通过DFS或者BFS或者其剪枝进行优化的结果进行搜索，不过在PageRank下，我们采用的爬行顺序是依照PR值，也就是PageRank计算出来的网页投票数。对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。